Comprehensive association analysis of speech recognition thresholds after cisplatin‐based chemotherapy in survivors of adult‐onset cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Deficits in speech understanding constitute one of the most severe consequences of hearing loss. Here we investigate the clinical and genetic risk factors for symmetric deterioration of speech recognition thresholds (SRT) among cancer survivors treated with cisplatin. Methods SRT was measured using spondaic words and calculating the mean of measurements for both ears with symmetric SRT values. For clinical associations, SRT‐based hearing disability (SHD) was defined as SRT≥15 dB hearing loss and clinical variables were derived from the study dataset. Genotyped blood samples were used for GWAS with rank‐based inverse normal transformed SRT values as the response variable. Age was used as a covariate in association analyses. Results SHD was inversely associated with self‐reported health (p = 0.004). Current smoking (p = 0.002), years of smoking (p = 0.02), BMI (p < 0.001), and peripheral motor neuropathy (p = 0.003) were positively associated with SHD, while physical activity was inversely associated with SHD (p = 0.005). In contrast, cumulative cisplatin dose, peripheral sensory neuropathy, hypertension, and hypercholesterolemia were not associated with SHD. Although no genetic variants had an association p value < 5 × 10−8, 22 genetic variants were suggestively associated (p < 10−5) with SRT deterioration. Three of the top variants in 10 respective linkage disequilibrium regions were either positioned within the coding sequence or were eQTLs for genes involved in neuronal development (ATE1, ENAH, and ZFHX3). Conclusion Current results improve our understanding of risk factors for SRT deterioration in cancer survivors. Higher BMI, lower physical activity, and smoking are associated with SHD. Larger samples would allow for expansion of the current findings on the genetic architecture of SRT.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».