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Enregistrement W4205752337 · doi:10.3390/ijms23020691

Commonalities in the Features of Cancer and Chronic Fatigue Syndrome (CFS): Evidence for Stress-Induced Phenotype Instability?

2022· review· en· W4205752337 sur OpenAlexaff
Andrej Rusin, Colin Seymour, Alan Cocchetto, Carmel Mothersill

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic fatigue syndromeMedicineEtiologyCancer-related fatigueStressorEncephalomyelitisInflammationBioinformaticsChronic fatigueCancerImmunologyClinical psychologyPsychiatryInternal medicineMultiple sclerosisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic Fatigue Syndrome/Myalgic Encephalomyelitis (CFS/ME) and Cancer-Related Fatigue (CRF) are syndromes with considerable overlap with respect to symptoms. There have been many studies that have compared the two conditions, and some of this research suggests that the etiologies of the conditions are linked in some cases. In this narrative review, CFS/ME and cancer are introduced, along with their known and putative mechanistic connections to multiple stressors including ionizing radiation. Next, we summarize findings from the literature that suggest the involvement of HPA-axis dysfunction, the serotonergic system, cytokines and inflammation, metabolic insufficiency and mitochondrial dysfunction, and genetic changes in CRF and CFS/ME. We further suspect that the manifestation of fatigue in both diseases and its causes could indicate that CRF and CFS/ME lie on a continuum of potential biological effects which occur in response to stress. The response to this stress likely varies depending on predisposing factors such as genetic background. Finally, future research ideas are suggested with a focus on determining if common biomarkers exist in CFS/ME patients and those afflicted with CRF. Both CFS/ME and CRF are relatively heterogenous syndromes, however, it is our hope that this review assists in future research attempting to elucidate the commonalities between CRF and CFS/ME.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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