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Enregistrement W4393088747 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-7453

Abstract 7453: Psychometric analysis of Neuro-QoL Perceived Cognitive Function tool in primary brain tumor patients

2024· article· en· W4393088747 sur OpenAlexaboutno aff
Morgan Johnson, Elizabeth Vera, Kimberly Reinhart, Hope Miller, Anna Choi, Tricia Kunst, Bennett McIver, Ewa Grajkowska, Michelle L. Wright, Terri S. Armstrong, Tito R. Mendoza

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBrain Tumor Detection and Classification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionBrain functionPsychologyMedicineClinical psychologyBrain tumorGerontologyNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cognitive dysfunction is commonly reported but variable in course and severity in the primary brain tumor (PBT) population. Brief, reliable, and sensitive measures of patient-reported outcomes (PRO) of cognitive symptoms on function are needed for clinical care and research. This study aims to assess the reliability and validity of the Neuro-QoL Perceived Cognitive Function tool (NQC) and explore associations with symptoms and objective testing of cognitive dysfunction in a cohort of PBT patients enrolled in a natural history study (NCT02851706: PI T. Armstrong). Patient sample characteristics and PROs, including NQC (<40 = moderate/severe (MS) dysfunction), a symptom burden measure (MD Anderson Symptom Inventory-Brain Tumor (MDASI-BT), scores ≥5 = MS) and the Montreal Cognitive Assessment ((MoCA), scores ≤ 25 indicating cognitive impairment (range: 0-30)) were collected. Descriptive statistics and a psychometric analysis consisting of bivariate correlations, Cronbach’s alpha, and factor analyses using principal axis factoring with nonorthogonal rotation were performed. Cohen’s kappa and correlation were used to assess agreement between objective and subjective measures of cognitive function. The cohort included 327 patients who completed the NQC at study entry [median age: 47 years (range: 18-85), primarily white (78%) males (55%) with high-grade tumors (73%), 65% with a Karnofsky Performance Status (KPS) ≥ 90 (good), and 29% reporting MS cognitive dysfunction]. Factor analysis of the NQC identified two underlying factor groupings: concentration/focus and executive function with Cronbach’s alphas of 0.92 and 0.91 that are interpretable and provided adequate fit for the data. While the NQC was moderately correlated with several MDASI-BT symptom factors, it was highly associated with the cognitive factor (r = -.646). To assess agreement, a subset of patients also completed the MoCA (n=172). These were primarily male (58%), white (79%), had high-grade tumors (67%), and a good KPS score (67%). In this subset, 24% had MS cognitive dysfunction as measured by the NQC while 44% were cognitively impaired using the MoCA resulting in a kappa agreement of 0.07. The correlation between the MoCA score and NQC T-score was -0.292. Understanding the impact and prevalence of cognitive symptoms, objective cognitive testing, and perceived impact is essential for PBT patient care and identifying supportive care interventions. Select NQC psychometric properties demonstrate reliability and validity in this population, with strong agreement with self-report of cognitive symptoms but weaker correlation with objective testing, highlighting the variability in perceived impact. Future research in cognitive function will explore the use of objective testing and perceived impact, its predictors in select populations (i.e., IDH-mutant tumors), and examine its association with biomarkers. Citation Format: Morgan L. Johnson, Elizabeth Vera, Kimberly Reinhart, Hope Miller, Anna Choi, Tricia Kunst, Bennett McIver, Ewa Grajkowska, Michelle L. Wright, Terri S. Armstrong, Tito Mendoza. Psychometric analysis of Neuro-QoL Perceived Cognitive Function tool in primary brain tumor patients [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 7453.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2024
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