Cognitive impairment in hematology patients planned for chimeric antigen receptor T-cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background Chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapy is used to treat several types of relapsed and refractory hematological malignancies and is associated with cognitive side-effects. The accurate diagnosis of cognitive impairment following CAR-T requires knowledge of baseline cognitive status prior to the therapy.Research design and methods Adult patients with advanced hematologic or solid organ malignancies underwent cognitive assessment, including a self-report questionnaire of psychopathology and subjective cognitive function, prior to receiving CAR-T. A subset of individuals also completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to examine utility of cognitive screening.Results Of 60 patients included, 16 (27%) had cognitive impairment, with six unique patterns of dysfunction. Memory impairment was the most common finding (15%). Impaired patients were more likely to have B-cell acute lymphoblastic leukemia (p = 0.024, BF10 = 9.30), be younger (p = 0.007, BF10 = 7.76), have bone marrow involvement (p = 0.037, BF10 = 5.18), or have evidence of psychopathology (p = 0.004, BF10 = 31.30). Analyses did not support the utility of cognitive screening. Of those patients who completed a self-report measure of psychopathology, nine (16%) were elevated on at least one symptom domain.Conclusions The findings demonstrate a broad spectrum of cognitive and psychological symptoms, emphasizing the importance of baseline evaluation for detecting cognitive symptoms that might arise after CAR-T.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».