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Enregistrement W4401948790 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.30833

Cognitive Symptoms Across Diverse Cancers

2024· article· en· W4401948790 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Mayo, Kim Edelstein, Eshetu G. Atenafu, Rand Ajaj, Madeline Li, Lori J. Bernstein

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAssociation canadienne des infirmières en oncologiePrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésMedicinePsychosocialCancerBreast cancerCognitionDepression (economics)Outpatient clinicPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Psychosocial health services for adults with cancer should include support for cognitive symptoms and symptom clusters. Objective: To characterize the frequency and severity of cognitive symptoms and to identify demographic and clinical risk factors associated with moderate to severe cognitive symptoms among outpatient adults with cancer seeking psychosocial support. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study analyzed data from routine patient-reported symptom screening during clinic appointments at the Princess Margaret Cancer Centre in Toronto, Canada, between January 1, 2013, and December 31, 2019. Participants were outpatient adults (aged ≥18 years) with diverse cancer diagnoses who endorsed interest in receiving psychosocial support from a health care team member. Data analysis was performed from April 2020 to June 2024. Main Outcomes and Measures: The presence and severity of cognitive symptoms as self-rated by participants were characterized across 12 cancer types: brain or central nervous system (CNS), breast, gastrointestinal, head and neck, gynecological, thyroid, lung and bronchus, sarcoma, genitourinary, melanoma, hematological, and all other cancers. Multivariable logistic regression was used to explore the associations between demographic, clinical, and symptom factors and moderate to severe cognitive symptoms. Results: Across the sample of 5078 respondents (2820 females [55.5%]; mean [SD] age at time of survey, 56.0 [14.1] years) requesting psychosocial support, 3480 (68.5%) reported cognitive symptoms of any severity, ranging from 59.5% in sarcoma to 86.5% in brain or CNS cancer. Moderate to severe cognitive symptoms were reported by 1544 patients (30.4%), with the proportions being 51.3% for patients with brain or CNS, 37.0% for breast, 36.2% for thyroid, 30.9% for melanoma, 29.6% for head and neck, 28.3% for gastrointestinal, 28.2% for hematological, 28.1% for gynecological, 24.9% for lung and bronchus, 24.9% for sarcoma, 21.0% for genitourinary, and 26.8% for all other cancers. Across the entire sample, moderate to severe cognitive symptoms were associated with recurrence or progression involving the CNS (odds ratio [OR], 2.62; 95% CI, 1.80-3.81), depression (OR, 1.92; 95% CI, 1.59-2.31), tiredness (OR, 1.82; 95% CI, 1.52-2.19), drowsiness (OR, 1.64; 95% CI, 1.39-1.93), anxiety (OR, 1.57; 95% CI, 1.30-1.89), shortness of breath (OR, 1.38; 95% CI, 1.16-1.61), female sex (OR, 1.33; 95% CI, 1.14-1.56), first-line chemotherapy received (OR, 1.22; 95% CI, 1.05-1.41), and metastatic disease at diagnosis (OR, 0.74; 95% CI, 0.61-0.89). Within individual cancer types, tiredness and depression were consistently associated with moderate to severe cognitive symptoms. Conclusions and Relevance: This cross-sectional study found that cognitive symptoms were frequently reported by patients across a wide range of cancer types; higher severity of cognitive symptoms was consistently associated with higher symptom burden. The findings could be used to inform decision-making regarding access to cognitive screening, assessment, and supportive care in outpatient oncology clinics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,334 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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