Disturbed Sleep in Pediatric Patients With Leukemia: The Potential Role of <i>Interleukin-6</i> (-174GC) and <i>Tumor Necrosis Factor</i> (-308GA) Polymorphism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To explore an association between sleep quality in children and adolescents undergoing therapy for acute lymphoblastic leukemia (ALL) and polymorphisms in two proinflammatory cytokines, interleukin-6 (IL-6) and tumor necrosis factor (TNF). DESIGN: Retrospective exploratory analysis using data from a multi-institutional prospective study comparing objective sleep measures by actigraphy over 10 days with retrospective genotyping of IL-6 (-174GC) and TNF (-308GA). SETTING: Pediatric oncology centers in the southeastern and southwestern United States and in Canada. SAMPLE: 88 children or adolescents with ALL. METHODS: Secondary analysis of 88 patients (ages 5-18) with sleep quality measured by actigraphy over 10 days in their home environment and retrospective DNA genotyping. MAIN RESEARCH VARIABLES: Sleep variables and genotype. FINDINGS: IL-6 promoter (-174G>C) C allele was associated with fewer total daily sleep minutes (p = 0.028) and fewer daily nap minutes (p < 0.01). Patients with the TNF genotype AA had 28.2 more minutes of wake after sleep onset (p = 0.015), 3.4 more nocturnal wake episodes (p = 0.026), and a 5% lower sleep efficiency rate (p = 0.03) than their GA genotype counterparts. CONCLUSIONS: Patients with the TNF (-308G>A) or IL-6 (-174G>C) polymorphisms demonstrated disturbed sleep. This study is the first to find a relationship between these two cytokines and disturbed sleep in children and adolescents with cancer. IMPLICATIONS FOR NURSING: Disturbed sleep among pediatric patients with cancer is multifactoral and includes interactions among environment, medications, and genotype. Additional research should explore serum proinflammatory cytokine levels and the influence of mood and worry on sleep.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».