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Enregistrement W3017959827 · doi:10.1097/psy.0000000000000816

Association Among Glucocorticoid Receptor Sensitivity, Fatigue, and Inflammation in Patients With Head and Neck Cancer

2020· article· en· W3017959827 sur OpenAlexaff
Canhua Xiao, Ronald C. Eldridge, Jonathan J. Beitler, Kristin Higgins, Cynthia E. Chico, Jennifer C. Felger, Evanthia C. Wommack, Tish Knobf, Nabil F. Saba, Dong M. Shin, Deborah Watkins Bruner, Andrew H. Miller

Notice bibliographique

RevuePsychosomatic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Nursing ResearchNational Cancer Institute
Mots-clésInflammationMedicineGlucocorticoid receptorInternal medicineTumor necrosis factor alphaHead and neck cancerCancerGlucocorticoidOncologyDexamethasoneRadiation therapyInterleukin 6GastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Fatigued cancer patients often have high peripheral inflammation; however, the biological mechanisms of this association remain unclear. We examined whether decreased sensitivity of immune cells to the anti-inflammatory effects of glucocorticoids may contribute to inflammation and fatigue in head and neck cancer (HNC) patients during treatment. METHODS: HNC patients without distant metastasis and with curative intent (n = 77) were studied 1 week before intensity-modulated radiotherapy (IMRT) and 1 month after IMRT. At each time point, fatigue was measured by the Multidimensional Fatigue Inventory-20 along with plasma inflammation markers and glucocorticoid receptor (GR) sensitivity as determined by in vitro dexamethasone suppression of lipopolysaccharide-induced interleukin 6. Linear regression models were used. RESULTS: In contrast to our hypothesis, GR sensitivity increased during treatment; however, increased fatigue was associated with a lesser increase in GR sensitivity from baseline to 1 month after IMRT (unstandardized estimate = 4.07, p = .02). This effect was more prominent in human papillomavirus-unrelated HNCs (unstandardized estimate = 8.22, p = .002). Lower increases in GR sensitivity were also associated with increased inflammation at 1 month after IMRT as represented by C-reactive protein, interleukin 6, and tumor necrosis factor α. Addition of inflammation markers to models of GR sensitivity predicting fatigue indicated that these inflammation markers were stronger predictors of fatigue than GR sensitivity. CONCLUSIONS: Lower increases in GR sensitivity during HNC treatment were significantly predictive of increased fatigue and inflammation markers. Inflammation markers in turn predicted fatigue above and beyond levels of GR sensitivity. Our findings indicate that HNC patients with cancer-related fatigue may exhibit a decreased capacity for glucocorticoids to regulate inflammatory processes, as evidenced by a lower increase in GR sensitivity. Larger studies are necessary to verify the findings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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