Association of plasma leptin, pro‐inflammatory adipokines and cancer‐related fatigue in early‐stage breast cancer patients: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-related fatigue (CRF) is subjective and has wide inter-individual variability. Given that leptin is commonly associated with fatigue syndrome, its use as a potential biomarker for CRF is being investigated. The primary objective of this study was to evaluate the association between leptin and CRF in early-stage breast cancer patients receiving chemotherapy. In a prospective cohort study, patients completed assessments at baseline (T1), during chemotherapy (T2) and after chemotherapy (T3). Levels of plasma leptin and adipokines were measured using a Luminex bead-immunoassay and CRF was measured using the Multi-Dimensional Fatigue Symptom Inventory-Short Form (MFSI-SF). Data were analysed longitudinally using a generalised estimating equation incorporating clinically relevant parameters and pro-inflammatory adipokines. The analysis included 136 patients (mean age ± SD = 51.5 ± 8.8 years; 69.1% receiving anthracycline-based chemotherapy). More patients experienced CRF at T3 (23.8%) than at T2 (13.8%) compared to baseline. An increase was observed in the median plasma leptin level at T2, followed by a decrease at T3 (T1: 4.07 ng/mL, T2: 4.95 ng/mL and T3: 3.96 ng/mL). In the multivariate model, the change in leptin levels over time was significantly associated with the total MFSI-SF score (β = -0.15, P = 0.003) after adjusting for the tumour necrosis factor-α (TNF-α) level, anxiety, depression, insomnia, age, menopausal status and type of chemotherapy. This is the first study to report leptin as a biomarker that predicts the onset of CRF over time. Future studies are required to validate the findings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».