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Enregistrement W4200612533 · doi:10.3390/cancers13246191

Cognitive Decline following Radiotherapy of Head and Neck Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis of MRI Correlates

2021· review· en· W4200612533 sur OpenAlexaboutno aff
Noor Shatirah Voon, Hanani Abdul Manan, Noorazrul Yahya

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Kebangsaan Malaysia
Mots-clésRadiation therapyMedicineHead and neck cancerHead and neckMeta-analysisCancerOncologyBrain cancerRadiologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiotherapy for head and neck cancers exposes small parts of the brain to radiation, resulting in radiation-induced changes in cerebral tissue. In this review, we determine the correlation between cognitive deterioration in patients with head and neck cancer after radiotherapy and magnetic resonance imaging (MRI) changes. Systematic searches were performed in PubMed, Scopus, and Cochrane databases in February 2021. Studies of head and neck cancer patients treated with radiotherapy and periodical cognitive and MRI assessments were included. Meta-analysis was performed to analyse the correlation of Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores to MRI structural and functional changes. Seven studies with a total of 404 subjects (irradiated head and neck patients, n = 344; healthy control, n = 60) were included. Most studies showed the significance of MRI in detecting microstructural and functional changes in association with neurocognitive function. The changes were seen in various brain areas, predominantly the temporal region, which also shows dose dependency (6/7 studies). An effect size (r = 0.43, p < 0.001) was reported on the correlation of MoCA scores to MRI structural and functional changes with significant correlations shown among patients treated with head and neck radiotherapy. However, the effect size appears modest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,013
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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