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Enregistrement W2625687193 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-16-3224

Clinical and Genome-Wide Analysis of Cisplatin-Induced Peripheral Neuropathy in Survivors of Adult-Onset Cancer

2017· article· en· W2625687193 sur OpenAlexaff
M. Eileen Dolan, Omar El Charif, Heather E. Wheeler, Eric R. Gamazon, Shirin Ardeshir‐Rouhani‐Fard, Patrick O. Monahan, Darren R. Feldman, Robert J. Hamilton, David J. Vaughn, Clair J. Beard, Chunkit Fung, Jeri Kim, Sophie D. Fosså, Daniel L. Hertz, Taisei Mushiroda, Michiaki Kubo, Lawrence H. Einhorn, Nancy J. Cox, Lois B. Travis

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesCommon FundNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNIH Office of the DirectorNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthUniversité de GenèveUniversity of PennsylvaniaRIKENBroad InstituteHarvard UniversityNational Institute on Drug AbuseUniversity of Miami
Mots-clésMedicineInternal medicineCancerImputation (statistics)Peripheral neuropathyCisplatinGenome-wide association studyOncologyDiabetes mellitusBody mass indexSingle-nucleotide polymorphismGenotypeChemotherapyEndocrinologyGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Our purpose was to characterize the clinical influences, genetic risk factors, and gene mechanisms contributing to persistent cisplatin-induced peripheral neuropathy (CisIPN) in testicular cancer survivors (TCSs). Experimental Design: TCS given cisplatin-based therapy completed the validated EORTC QLQ-CIPN20 questionnaire. An ordinal CisIPN phenotype was derived, and associations with age, smoking, excess drinking, hypertension, body mass index, diabetes, hypercholesterolemia, cumulative cisplatin dose, and self-reported health were examined for 680 TCS. Genotyping was performed on the Illumina HumanOmniExpressExome chip. Following quality control and imputation, 5.1 million SNPs in 680 genetically European TCS formed the input set. GWAS and PrediXcan were used to identify genetic variation and genetically determined gene expression traits, respectively, contributing to CisIPN. We evaluated two independent datasets for replication: Vanderbilt's electronic health database (BioVU) and the CALGB 90401 trial. Results: Eight sensory items formed a subscale with good internal consistency (Cronbach α = 0.88). Variables significantly associated with CisIPN included age at diagnosis (OR per year, 1.06; P = 2 × 10−9), smoking (OR, 1.54; P = 0.004), excess drinking (OR, 1.83; P = 0.007), and hypertension (OR, 1.61; P = 0.03). CisIPN was correlated with lower self-reported health (OR, 0.56; P = 2.6 × 10−9) and weight gain adjusted for years since treatment (OR per Δkg/m2, 1.05; P = 0.004). PrediXcan identified lower expressions of MIDN and RPRD1B, and higher THEM5 expression as associated with CisIPN (P value for each < 5 × 10−6) with replication of RPRD1B meeting significance criteria (Fisher combined P = 0.0089). Conclusions: CisIPN is associated with age, modifiable risk factors, and genetically determined expression level of RPRD1B. Further study of implicated genes could elucidate the pathophysiologic underpinnings of CisIPN. Clin Cancer Res; 23(19); 5757–68. ©2017 AACR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations87
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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