The Use of Digital Mobile Technology for Rapid Assessment of Treatment Induced Cognitive Deficits in Multiple Myeloma Patients.
Notice bibliographique
Résumé
Patients with multiple myeloma may experience subjective changes in baseline cognitive function, which can span across various cognitive domains. Currently, there is limited data about the nature, severity, and temporal evolution of these deficits, as well as their relationship with disease and treatment-related factors. While advances in multiple myeloma treatments continue, few prospective trials have evaluated their impact on cognitive function and quality of life. The objective of this retrospective, cross sectional study is to assess potential cognitive changes in multiple myeloma patients undergoing therapy. This study aims to recruit approximately 60 participants, with 16 presently enrolled. To identify incidence and patterns of cognitive change, patients undergo comprehensive cognitive evaluations such as the International Cognition and Cancer Task Force (ICCTF) battery, National Institute of Health Toolbox (NIB-TB), and the five-minute Montreal Cognitive Assessment screener (MoCA). Data collection and preliminary analysis on 16 participants (median age 72 years, 10/16 on first-line therapy) has revealed global cognitive impairment in 5/16 patients using the ICCTF battery and the NIH-TB, with verbal learning and memory, and executive function being the most affected domains. Future initiatives of this research will focus on expanding study population with the aim to validate preliminary trends in a larger cohort. Larger numbers will allow exploration of correlations between subjective and objective cognitive performance, and the potential differential impact of classes of treatment agents on cognitive function. Results from this study may yield hypotheses for future evaluation and validation in larger, prospective trials.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».