Higher Vagal Activity as Related to Survival in Patients With Advanced Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High levels of high-frequency heart rate variability (HF-HRV), related to parasympathetic-nervous-system functioning, have been associated with longer survival in patients with myocardial infarction and acute trauma and in patients undergoing palliative care. From animal studies linking higher vagal activity with better immune system functioning and reduced metastases, we hypothesized that higher HF-HRV would predict longer survival in patients with metastatic or recurrent breast cancer (MRBC). METHODS: Eighty-seven patients with MRBC participated in a laboratory task including a 5-minute resting baseline electrocardiogram. HF-HRV was computed as the natural logarithm of the summed power spectral density of R-R intervals (0.15-0.50 Hz). In this secondary analysis of a study testing whether diurnal cortisol slope predicted survival, we tested the association between resting baseline HF-HRV on survival using Cox proportional hazards models. RESULTS: A total of 50 patients died during a median follow-up of 7.99 years. Higher baseline HF-HRV predicted significantly longer survival, with a hazard ratio of 0.75 (95% confidence interval = 0.60-0.92, p = .006). Visceral metastasis status and baseline heart rate were related to both HF-HRV and survival. However, a combination of HF-HRV and heart rate further improved survival prediction, with a hazard ratio of 0.64 (95% confidence interval = 0.48-0.85, p = .002). CONCLUSIONS: Vagal activity of patients with MRBC strongly predicted their survival, extending the known predictive window of HF-HRV in cancer beyond palliative care. Vagal activity can be altered by behavioral, pharmacological, and surgical interventions and may be a promising target for extending life expectancy in patients with metastasizing cancer.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».