Trajectories of cognitive performance over five years in a prospective cohort of patients with breast cancer (NEON-BC)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify trajectories of cognitive performance up to five years since diagnosis and their predictors, in a cohort of patients with breast cancer (BCa). METHODS: A total of 464 women with BCa admitted to the Portuguese Institute of Oncology, Porto, during 2012, were evaluated with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) before any treatment, and after one, three and five years. Probable cognitive impairment (PCI) at baseline was defined based on normative age- and education-specific reference values. Mclust was used to define MoCA trajectories. Receiver Operating Characteristic curves were used to assess the predictive accuracy for cognitive trajectories. RESULTS: Two trajectories were identified, one with higher scores and increasing overtime, and the other, including 25.9% of the participants, showing a continuous decline. To further characterize each trajectory, participants were also classified as scoring above or below the median baseline MoCA scores. This resulted in four groups: 1) highest baseline scores, stable overtime (0.0% with PCI); 2) lowest baseline scores (29.5% with PCI); 3) mid-range scores at baseline, increasing overtime (10.5% with PCI); 4) mid-range scores at baseline, decreasing overtime (0.0% with PCI). Adding the change in MoCA during the first year to baseline variables significantly increased the accuracy to predict the downward trajectory (area under the curve [AUC] = 0.732 vs. AUC = 0.841, P < 0.001). CONCLUSION: Four groups of patients with BCa with different cognitive performance trends were identified. The assessment of cognitive performance before treatments and after one year allows for the identification of patients more likely to have cognitive decline in the long term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».