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Enregistrement W4362593327 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-755

Abstract 755: The impact of cancer treatment on cognitive function and quality of life in patients undergoing treatment at a tertiary care hospital in New Delhi, India

2023· article· en· W4362593327 sur OpenAlexaboutno aff
Delfin Lovelina Francis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)CognitionCancerOutpatient clinicInformed consentPediatricsPsychiatryInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Cognitive dysfunction is becoming a more well-known complication of cancer and its treatment. Cancer-related cognitive changes and impairment have also been documented in non-central nervous system (non-CNS) cancer patients. The majority of research in this area has discovered that a subset of patients appear to be vulnerable to this complication even after treatment has ended, and they frequently struggle with multitasking, short-term memory, word-finding, attention, or concentration. It is critical to investigate the possible link between cancer and cognitive impairment because it can have a serious impact on quality of life. Methods: This cross-sectional study between May 2022 and October 2022, included patients who were referred to the dental outpatient department as part of a preventive/prophylactic evaluation at the tertiary care centre in New Delhi, India. After receiving informed consent, the oral health impact profile-14 instrument to assess participants' oral health-related quality of life (OHRQoL) and the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) for cognitive evaluation were used. Results: Out of 283 patients 77% males and 23% females and vast majority had Stage III cancer. All patients' OHRQoL was hampered, but it was higher in those who developed visible oral changes during treatment versus those who did not (P =.001). Taking painkillers, losing sexual interest, difficulty in social contact, loss of taste and smell senses were the main factors affecting oral health related QoL (OHRQoL). A significant relationship was discovered between pain, speech, social eating, dry mouth, sticky saliva, and weight loss in relation to various treatment modalities. Those who were treated surgically alone had better QoL than others, according to the OHRQoL scores. In terms of delayed recall, 55% were found to be cognitively impaired, which was associated with lower OHRQoL. Conclusion: Cognitive impairment is common in cancer patients, which may be caused by the cancer itself. It is also linked to OHRQoL and psychosocial variables. There has been little research into the relationships between cognitive function and quality of life (OHRQoL) in cancer patients. Together with previous research indicating that cognitive function and OHRQoL can influence treatment adherence and outcomes, the findings support the inclusion of cognitive screening and OHRQoL assessment as part of patient pretreatment assessment. Citation Format: Delfin Lovelina Francis. The impact of cancer treatment on cognitive function and quality of life in patients undergoing treatment at a tertiary care hospital in New Delhi, India [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 755.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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