Predictors of circulating INTERLEUKIN-6 levels in head and neck cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Circulating interleukin-6 (IL-6) improves outcome prediction for second primary cancer (SPC) in head and neck cancer (HNC) patients. This study aimed to identify factors associated with IL-6 serum levels in HNC patients. This study was conducted as part of a phase III chemoprevention trial. IL-6 was measured using chemiluminescent immunometric assay on pretreatment serum sample obtained from 527 stage I-II HNC patients. Patients’ lifestyle habits, sociodemographic, medical and tumor characteristics were evaluated before radiation therapy (RT). Factors independently associated with IL-6 levels before RT were identified using multiple linear regression. The median IL-6 serum level was 3.1 ng/L. In the multivariate analysis, eight factors were significantly associated ( p < 0.05) with IL-6: age, gender, marital status, body mass index, tobacco consumption, comorbidities, Karnofsky Performance Status and HNC site. Smoking duration and lifetime pack-years were positively associated with IL-6 serum levels in a dose-response relationship ( p -value for trend ≤0.03). Circulating IL-6 is a strong predictor of the occurrence of SPC in HNC patients. We identified eight factors independently associated with serum IL-6 levels in 527 stage I-II HNC patients. The dose-response relationship between lifetime smoking and IL-6 serum levels suggested a causal role of tobacco exposure on IL-6 production. Further studies are needed to establish whether the effect of tobacco exposure on SPC could be partly mediated by IL-6, a pro-inflammatory cytokine.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».