Cognitive function in long-term testicular cancer survivors: impact of modifiable factors
Notice bibliographique
Résumé
No study has comprehensively examined associated factors (adverse health outcomes, health behaviors, and demographics) affecting cognitive function in long-term testicular cancer survivors (TC survivors). TC survivors given cisplatin-based chemotherapy completed comprehensive, validated surveys, including those that assessed cognition. Medical record abstraction provided cancer and treatment history. Multivariable logistic regression examined relationships between potential associated factors and cognitive impairment. Among 678 TC survivors (median age = 46; interquartile range [IQR] = 38-54); median time since chemotherapy = 10.9 years, IQR = 7.9-15.9), 13.7% reported cognitive dysfunction. Hearing loss (odds ratio [OR] = 2.02; P = .040), neuropathic pain (OR = 2.06; P = .028), fatigue (OR = 6.11; P < .001), and anxiety/depression (OR = 1.96; P = .029) were associated with cognitive impairment in multivariable analyses. Being on disability (OR = 9.57; P = .002) or retired (OR = 3.64; P = .029) were also associated with cognitive decline. Factors associated with impaired cognition identify TC survivors requiring closer monitoring, counseling, and focused interventions. Hearing loss, neuropathic pain, fatigue, and anxiety/depression constitute potential targets for prevention or reduction of cognitive impairment in long-term TC survivors.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».