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Enregistrement W2243527806 · doi:10.1200/jco.2007.25.18_suppl.19566

Relationship between fatigue and cytokine levels in patients age 50+ with acute myeloid leukemia (AML)

2007· article· en· W2243527806 sur OpenAlexaff
Abbas H. Panju, David J. Kelvin, Mark D. Minden, S. M. Alibhai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMyeloid leukemiaCancer-related fatigueCancerCytokineChemotherapyMalignancyOncologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

19566 Background: Fatigue is the most common and disabling symptom affecting patients with AML; effective prevention or treatment measures have yet to be found. Cytokines, biological markers of inflammation, may represent a major cause of fatigue, but published data are limited. Methods: Patients age 50 or older with AML were recruited between May and September 2006. All patients were fluent in English, within one year of diagnosis, and free of any other active malignancy. Fatigue was measured using the Functional Assessment of Cancer Therapy (FACT) Fatigue subscale, a single-item global fatigue scale, and the European Organization for the Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30. Blood was simultaneously drawn for quantitative measurement of a panel of 13 cytokines. Repeat measurements were done 4–6 weeks later. Correlational analysis was used to examine relationships between individual cytokines and fatigue scores. Changes in fatigue scores between time points were correlated with changes in cytokine levels. Results: 34 patients (23 men; 11 women) were enrolled (mean age 67 y; range 52–84). 27% had not started chemotherapy or were receiving best supportive care, while the rest were undergoing active chemotherapy. At baseline, a weak correlation (r=0.332, p=0.059) was seen with interleukin (IL)-6 and at least one fatigue measure. No correlations (r<0.30) were observed with any of the other cytokines (interferon (IFN)-?, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12, IP-10, MCP-1, MiG, and tumor necrosis factor-a) and any fatigue measure. Follow-up data were available for 29 patients. A statistically significant correlation with fatigue was seen with IL-2 (r=0.407, p=0.032), and clinically-important correlations that did not achieve conventional statistical significance were seen with IFN-? (r=0.331, p=0.085), IL-5 (r=0.344, p=0.073), and IL-10 (r=0.326, p=0.091). Conclusions: Based on these data, the most promising cytokine-fatigue relationship was noted with IL-2. However, IFN-?, IL-5, IL-6, and IL-10 also showed potentially important relationships with fatigue. Given our small sample size and patient enrolment at differing time points during their treatment course, further controlled studies are warranted. No significant financial relationships to disclose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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