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Enregistrement W2757702989 · doi:10.21037/apm.2017.09.01

Genetic biomarkers associated with changes in quality of life and pain following palliative radiotherapy in patients with bone metastases

2017· article· en· W2757702989 sur OpenAlexaff
Anthony Furfari, Bo Wan, Keyue Ding, Andrew Wong, Liting Zhu, Andrea Bezjak, Rebecca Wong, Carolyn F. Wilson, Carlo DeAngelis, Azar Azad, Edward Chow, George S. Charames

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoQueen's UniversityLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalSinai Health SystemSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Palliative careRadiation therapyIntensive care medicineInternal medicineOncologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with bone metastases undergoing palliative radiation therapy (RT) may experience changes in both the functional and symptomatic aspects of quality of life (QOL). The European Organization of Cancer Research and Treatment (EORTC) QOL Questionnaire Core-15 Palliative (QLQ-C15-PAL) is a validated questionnaire employed to assess QOL specifically in palliative patients. Our study aimed to identify single-nucleotide variant (SNV) genetic biomarkers associated with changes in QOL and pain. METHODS: Fifty-two patients who received a single 8-Gy RT for painful bone metastases completed the EORTC QOL-C15-PAL questionnaire prior to randomization and at 42-day post RT. Saliva samples obtained at day of RT were sequenced, and SNVs from genes involved in inflammation, radiation response, immune response, DNA damage, or QOL were assessed for association with changes in global QOL or the pain scale items using the Cochran-Armitage trend test. The penalized LASSO method with minimum Bayesian information criterion was used to select a multi-SNV model out of significant SNVs (P<0.005) and to produce prognostic scores for patients that categorized them into risk groups of low, middle, and high. RESULTS: The multivariable model predicting global QOL included 14 SNVs, of which HS1BP3 rs35579164 G:C and ABCA1 rs2230805 C>T had the largest positive and negative effect sizes, respectively (HS1BP3: 8.21, ABCA1: -3.44). The model for the response of QOL pain item included 8 SNVs, of which PLAUR rs4760 A>G and ELAC2rs11545302 had the largest positive and negative effect sizes, respectively (PLAUR: 5.23; ELAC: -3.84). The patients' risk groups were highly predictive of QOL response (P<0.0001) and pain item response (P<0.0001). In logistic regression analysis accounting for baseline factors of gender and primary cancer site, the global QOL risk group predicts pain response after RT [OR: 2.1, 95% confidence interval (CI): 1.2-3.9, P=0.015], but the QOL pain item risk group did not (OR: 0.93; 95% CI: 0.5-1.6, P=0.79). The multi-SNVs model included SNVs from genes involved in metabolism, membrane transport, cell cycle control, ciliary structure, and gene expression regulation. CONCLUSIONS: SNVs were significantly associated with changes in global QOL of global domain and pain item in patients with bone metastases. Identification of genetic biomarkers predictive of QOL items may allow patients and health care providers anticipate and better address the needs of the palliative cancer patient population.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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