Treatment-related cognitive changes in multiple myeloma: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple myeloma (MM) is an incurable blood cancer with improved survival rates due to advances in treatment, including stem cell transplantation, chemotherapy, and drug therapy. However, cognitive impact of therapies remains unclear. This study aimed to systematically review cognition in patients with MM across treatment pathways and estimate overall effects to determine whether patients experienced cognitive changes after treatment initiation. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive search was conducted in PsycINFO, MEDLINE, Embase, and Google Scholar for full-text English articles from 2000 to 2024, aligned with the era of new treatment advances. The review included longitudinal studies and randomized controlled trials (RCTs) on cognition and quality of life in patients with MM treated via three common pathways. Measures included objective tools like the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and self-reported questionnaires like the European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire Core-30 (EORTC QLQ-C30). Two reviewers independently extracted data and assessed study bias. The meta-analyses examined cognitive changes from baseline up to six months from the start of treatment. This duration was identified due to being an intensive phase in MM therapy. RESULTS: Eighteen studies (N = 5843) were reviewed, and eight (N = 3602) contributed to the meta-analysis. The risk of bias analysis revealed a potential self-selection bias in participant recruitment onto studies, meaning sample populations may not be representative of the MM community. The meta-analysis revealed a significant cognitive decline from baseline across all treatment during the first six months of treatment (standardized mean difference = 1.10, p = .02). DISCUSSION: Perceived cognitive decline is prevalent in patients with MM during active treatment (<6 months), but not during the maintenance phase of MM treatment (>6 months). However, findings predominantly rely on self-reported cognitive outcomes, rather than objective assessments, which may limit reliability. More RCTs are needed to investigate domain-specific cognitive impacts using standardized objective measures. In addition, comparisons of cognitive outcomes relative to age/education-matched healthy controls should be made to evaluate cancer-related cognitive impairment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».