First-Line Immunotherapy with Check-Point Inhibitors: Prospective Assessment of Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 40% of patients with cancer are eligible for check-point inhibitor (CPI) therapy. Little research has examined the potential cognitive impact of CPIs. First-line CPI therapy offers a unique research opportunity without chemotherapy-related confounders. The purpose of this prospective, observational pilot was to (1) demonstrate the feasibility of prospective recruitment, retention, and neurocognitive assessment for older adults receiving first-line CPI(s) and (2) provide preliminary evidence of changes in cognitive function associated with CPI(s). Patients receiving first-line CPI(s) (CPI Group) were assessed at baseline (n = 20) and 6 months (n = 13) for self-report of cognitive function and neurocognitive test performance. Results were compared to age-matched controls without cognitive impairment assessed annually by the Alzheimer’s Disease Research Center (ADRC). Plasma biomarkers were measured at baseline and 6 months for the CPI Group. Estimated differences for CPI Group scores prior to initiating CPIs (baseline) trended to lower performance on the Montreal Cognitive Assessment-Blind (MOCA-Blind) test compared to the ADRC controls (p = 0.066). Controlling for age, the CPI Group’s 6-months MOCA-Blind performance was lower than the ADRC control group’s 12-months performance (p = 0.011). No significant differences in biomarkers were detected between baseline and 6 months, although significant correlations were noted for biomarker change and cognitive performance at 6 months. IFNγ, IL-1β, IL-2, FGF2, and VEGF were inversely associated with Craft Story Recall performance (p < 0.05), e.g., higher levels correlated with poorer memory performance. Higher IGF-1 and VEGF correlated with better letter-number sequencing and digit-span backwards performance, respectively. Unexpected inverse correlation was noted between IL-1α and Oral Trail-Making Test B completion time. CPI(s) may have a negative impact on some neurocognitive domains and warrant further investigation. A multi-site study design may be crucial to fully powering prospective investigation of the cognitive impact of CPIs. Establishment of a multi-site observational registry from collaborating cancer centers and ADRCs is recommended.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».