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Enregistrement W4328105092 · doi:10.1016/j.jad.2023.03.007

Genetic predisposition to depression and inflammation impacts symptom burden and survival in patients with head and neck cancer: A longitudinal study

2023· article· en· W4328105092 sur OpenAlexaff
Mélissa Henry, Raphaële Harvey, Lawrence M. Chen, Michael J. Meaney, Thi Thu Thao Nguyen, Han-Tin Kao, Zeev Rosberger, Saul Frenkiel, Michael Hier, Anthony Zeitouni, Karen Kost, Alex Mlynarek, Keith Richardson, Celia M.T. Greenwood, David Melnychuk, Phil Gold, Gabrielle Chartier, Martin J. Black, Marco A. Mascarella, Christina MacDonald, Nader Sadeghi, Khalil Sultanem, G. Shenouda, Fabio Cury, Kieran J. O’Donnell

Notice bibliographique

RevueJournal of Affective Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University InstituteDouglas CollegeMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck cancerInternal medicineDepression (economics)AnxietyCancerMajor depressive disorderProspective cohort studyOncologyGastroenterologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The primary purpose of this study was to investigate the contribution of genetic predispositions to depression and inflammation, as measured through polygenic risk scores, on symptom burden (physical and psychological) in patients with head and neck cancer in the immediate post-treatment period (i.e., at three months post-diagnosis), as well as on 3-, 6-, 12-, 24- and 36-month survival. METHODS: Prospective longitudinal study of 223 adults (72 % participation) newly diagnosed with a first occurrence of primary head and neck cancer, paired with genetic data (Illumina PsychArray), validated psychometric measures, Structured Clinical Interviews for DSM Disorders (SCID-I), and medical chart reviews. RESULTS: adj. = 0.38, p < 0.001): a baseline SCID-I Anxiety Disorder (b = 1.69, B = 0.23, 95%CI = 0.43-2.94; p = 0.009), baseline levels of HADS anxiety (b = 0.20, B = 0.29, 95%CI = 0.07-0.34; p = 0.003), the polygenic risk score (PRS) for depression (b = 0.66, B = 0.18, 95%CI = 0.003-1.32; p = 0.049), and cumulated dose of radiotherapy (b = 0.002, B = 0.46, 95%CI = 0.001-0.003; p < 0.001). When controlling for factors known to be associated with cancer survival, patients with a higher PRS associated with depression and inflammation, respectively, presented higher risk of death within 36 months (b = 1.75, Exp(B) = 5.75, 95%CI = 1.55-21.27, p = 0.009 and b = 0.14, Exp(B) = 1.15, 95%CI = 1.01-1.30, p = 0.03). CONCLUSIONS: Our results outline three potential pathways of symptom burden in patients with head and neck cancer: a genetic predisposition towards depression; an initial anxiety disorder upon being diagnosed with cancer or high levels of anxiety upon diagnosis; and a dose-related response to radiotherapy. One may want to investigate early interventions in these areas to alleviate symptom burden in patients faced with a life-threatening disease, as well as consider targeting genetic predisposition towards depression and inflammation implicated in survival. The high prevalence of distress in patients with head and neck cancer is an opportunity to study genetic predispositions, which could potentially be broadly generalized to other cancers and diseases.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,271 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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