Biomarkers to evaluate distress in cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
251 Background: Self-report assessments of stress are a popular, but limiting practice, particularly for underserved populations that may struggle with poor psychological insight and illiteracy. Assessment of stress via biomarkers may be a more inclusive approach to stress assessment for patients with cancer. However, as the rise in popularity regarding biomarker function as outcome data has risen, so to have questions regarding the validity of this endeavor. The current study aimed to explore the convergent validity of inflammatory biomarkers (C-Reactive Protein; CRP, Interleukin 6; IL-6, and Cortisol) while also exploring predictors of stress (e.g., sex, race, marital status) in an underserved, diverse cancer population. Methods: Upon IRB approval, patients ( N = 37) were consented and contributed plasma and serum for the examination of biomarkers (CRP, IL-6, and Cortisol). Next, patients completed the Calgary Symptoms of Stress Inventory (CSOSI; Carlson & Thomas, 2007) to assess for biopsychosocial stress levels. The C-SOSI produces one total score and eight subscales measuring physiological, psychological, and social domains of stress. Results: The mean age of patients was 59.6 ( SD= 13.3) and 56.8% were women. The majority of participants identified as White (56.8%), and a wide variety of cancer types was represented. Biomarkers were analyzed via Quantikine ELISA kits. Correlational analyses revealed that certain subscales showed a positive relationship via medium sized significant correlations. Aside from the Anger subscale, only the physiological subscales were correlated with the biomarkers. The Anger subscale was significantly correlated with Cortisol ( r = .348, p = .035), as was Muscle Tension ( r = .341, p = .039), and Upper Respiratory ( r = .382, p = .02). While Cardiopulmonary Arousal was correlated with CRP ( r = .437, p = .007) and IL-6 ( r = .340, p = .04). Interestingly, IL-6 and CRP were correlated, however, Cortisol was not correlated with IL-6 or CRP. Additional analyses demonstrated significant differences for stress between men and women, which will be discussed. Conclusions: It appears that the biomarkers capture physiological aspects of stress, which may serve in screening patients for psychological intervention.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».