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Enregistrement W4384820709 · doi:10.1080/08880018.2023.2215819

Contribution of Fatigue to Cognitive Dysfunction in Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia Survivors

2023· article· en· W4384820709 sur OpenAlexafffundabout
Alice Mochon, Sarah Lippé, Maja Krajinović, Caroline Laverdière, Stacey Marjerrison, Bruno Michon, Philippe Robaey, Émélie Rondeau, Daniel Sinnett, Serge Sultan

Notice bibliographique

RevuePediatric Hematology and Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of OttawaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à MontréalMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineLymphoblastic LeukemiaCognitionPediatricsLeukemiaInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late effects such as neurocognitive issues and fatigue have been reported in childhood acute lymphoblastic leukemia (cALL) survivors. Yet, their association is often poorly understood. In this study, we wished to (1) describe neurocognitive difficulties and fatigue in a well-characterized cohort of long-term cALL survivors and (2) explore the risk of having neurocognitive deficits as a function of fatigue. Childhood ALL survivors (N = 285) from three Canadian treatment centers completed the DIVERGT battery of cognitive tests and the PedsQL Multidimensional Fatigue Scale. We performed logistic regressions to assess the risk of a survivor to show cognitive deficits (<2.0 SD) depending on their fatigue levels. At least one cognitive deficit on the DIVERGT was present in 31% of participants. Domains primarily affected were working memory, fine motor skills, and verbal fluency. Sleep/rest fatigue in youths was higher than norms (d = 0.35). The risk for cognitive deficits increased independently with levels of fatigue in the domains of cognitive speed and flexibility, working memory, and verbal fluency. For every 10-point increase on general or sleep/rest fatigue on the 0-100 scale, there was a median +23–35% risk of showing a deficit among the 7 tasks significantly associated with fatigue. Fatigue may constitute a complementary target when searching to mitigate cognitive issues in this population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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