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Enregistrement W2769029338 · doi:10.1200/jco.2017.35.31_suppl.251

Biomarkers to evaluate distress in cancer patients.

2017· article· en· W2769029338 sur OpenAlexaboutno aff
Elise Labbe-Coldsmith, Thomas W. Butler, Paige D. Naylor, Ileana Aragon

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsychosocial modelDistressClinical psychologyBiomarkerCancerAngerPopulationInternal medicineAnxietyOncologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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