Neurocognitive outcome of HS-WBRT vs WBRT in patients with brain metastases: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Whole-brain radiation therapy (WBRT) is used prophylactically and therapeutically in patients with brain metastases, effectively controlling intracerebral tumors and reducing neurological mortality. However, WBRT poses a significant risk of cognitive decline. Hippocampus-sparing WBRT (HS-WBRT) offers a potential solution by preserving memory and other cognitive functions. This study evaluates neurocognitive outcomes of HS-WBRT compared to WBRT in patients with brain metastases. Methods A systematic search was conducted in MEDLINE, Google Scholar, Embase, and CENTRAL for cohort studies and clinical trials reporting neurocognitive outcomes of HS-WBRT vs WBRT, up to March 2024. Non-English studies and those lacking neurocognitive outcomes were excluded. Eligible studies underwent data extraction and analysis focused on neurocognitive function testing. Results Of 9 eligible studies, 7 were included in the quantitative analysis. HS-WBRT significantly reduced cognitive decline compared to WBRT, with improvements in Hopkins Verbal Learning Test (HVLT) scores for total recall (SMD = 0.42; P = .02) and delayed recall (SMD = 0.25; P = .02). Cognitive impairment measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was also significantly lower in the HS-WBRT group (SMD = 1.21; P < .00001). Conclusion HS-WBRT demonstrates a clear advantage over WBRT in preserving neurocognitive function in patients with brain metastases, as reflected in HVLT and MoCA scores. Future studies should further explore adverse effects and survival outcomes to guide clinical practice.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».