Neuropathic pain and neurocognitive functioning in children treated for acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) often experience treatment-related neurocognitive deficits and significant pain. Pain may exacerbate these cognitive impairments. This study examined neuropathic pain and neurocognitive outcomes in survivors of childhood ALL treated with contemporary therapy on a clinical trial (NCT00137111). There were 345 survivors (45% female, M = 6.9 years at diagnosis) who completed neurocognitive assessments including measures of sustained attention, learning and memory, and parent ratings of attention during at least one of 4 time points: on-therapy (Induction and Reinduction), end of therapy, and 2 years post-therapy. At-risk performance was defined as a score at least 1SD below the age-adjusted mean. Data on neuropathic pain (events, duration, and severity according NCI Common Toxicity Criteria) and pharmacologic pain management (opioids and gabapentin) were ascertained. Results showed that 135 survivors (39%) experienced neuropathic pain during treatment. Compared with those without pain, survivors with pain had greater memory impairments at end of therapy (California Verbal Learning Test [CVLT]-Total, 24% vs 12%, P = 0.046). Within the pain group, survivors who experienced a greater number of pain events (CVLT-Total = -0.88, P = 0.023) and those who were treated with opioids (versus gabapentin) had poorer learning and memory performance (CVLT-Total = -0.73, P = 0.011; Short Delay = -0.57, P = 0.024; Long Delay = -0.62, P = 0.012; and Learning Slope = -0.45, P = 0.042) across time points. These are considered medium-to-large effects (SD = 0.45-0.88). Neuropathic pain may be a risk factor for learning problems after therapy completion, and treatment for pain with opioids may also adversely affect neurocognitive performance. Therefore, patients who experience pain may require closer monitoring and additional intervention for neurocognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».