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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».