Cancer-Related Neuropathic Pain, Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy and Cognitive Decline in a 5-Year Prospective Study of Patients with Breast Cancer—NEON-BC
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to estimate the prevalence and to identify the determinants of cancer-related neuropathic pain (CRNP), chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN) and cognitive decline among patients with breast cancer over five years after diagnosis. Women with an incident breast cancer (n = 462) and proposed for surgery were recruited at the Portuguese Institute of Oncology-Porto in 2012 and underwent systematic neurological examinations and evaluations with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) before treatment and after one, three, and five years. Multivariate logistic regression was used to assess the determinants of CRNP and CIPN, and multivariate linear regression for the variation in MoCA scores. Prevalence of CRNP and CIPN decreased from the first to the fifth year after diagnosis (CRNP: from 21.1% to 16.2%, p = 0.018; CIPN: from 22.0% to 16.0% among those undergoing chemotherapy, p = 0.007). Cognitive impairment was observed in at least one assessment in 17.7% of the women. Statistically significant associations were observed between: cancer stage III and both CRNP and CIPN; triple negative breast cancer, chemotherapy, axillary node dissection, older age, higher education, and being single and CRNP; taxanes and fruit and vegetable consumption and CIPN. Anxiety, depression and poor sleep quality at baseline were associated with decreases in MoCA values from pre- to post-treatment and with CRNP. Follow-up protocols should consider the persistence of CRNP, CIPN, and cognitive impairment for several years following diagnosis.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».