Relationship between Fatigue and Cytokine Levels in Patients Age 50+ with Acute Myeloid Leukemia (AML).
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several studies have found fatigue to be the most common, persistent, and disabling symptom affecting patients with AML. Effective measures to prevent or treat fatigue have yet to be found. Cytokines, biological markers of inflammation, may represent one potential intervention target, but data on the fatigue-cytokine relationship in AML are limited to one small published study. We examined this relationship in patients age 50 or older with AML, fluent in English, within one year of AML diagnosis, and free of any other active malignancy. Fatigue was measured using the Functional Assessment of Cancer Therapy (FACT) Fatigue subscale and a single-item global fatigue scale. Quality of life (QOL) and depression were assessed using the European Organization for the Research and Treatment of Cancer (EORTC) core questionnaire (QLQ-C30) and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), respectively. Blood was simultaneously drawn for quantitative measurement of a panel of cytokines. Patients were reassessed 4–6 weeks later, and the same set of questionnaires were administered and a second blood sample drawn. Pearson’s correlation was used to examine relationships between individual cytokines and fatigue scores. Variables were transformed as necessary. For patients with data at two time points, changes in fatigue scores were correlated with changes in cytokines. At the time of submission, 31 patients (20 males; 11 females) have been enrolled (mean age 67 y; range 52–84). 32% had not started active chemotherapy or were receiving best supportive care, while the remainder were undergoing active chemotherapy. At the first time point (t1), no moderate or strong correlations were observed with any of the cytokines and at least one fatigue score. Weak correlations (0.30 Based on these data, the most consistent relationships between concentrations of cytokines and fatigue were noted with IL-5, IL-6, and IL-8, and these show the most promise for future studies. Our study bore two notable limitations: the first was the small sample size, and the second was the recruitment of patients at differing time points during their treatment course. Further patient enrolment and data collection are underway to validate our findings and clarify the significance of these preliminary results.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».