The impact of genetic predisposition to depression on quality of life in patients with head and neck cancer immediately post-treatment: A longitudinal study.
Notice bibliographique
Résumé
6063 Background: The primary aim of this study was to investigate the contribution of genetic predisposition to depression, through polygenic risk scores (PRS), on quality of life levels in patients with head and neck cancer (HNC) immediately post-treatment period (i.e., 3 months post-diagnosis). Methods: Prospective longitudinal study of 223 consecutive adult patients with HNC (72% participation) newly diagnosed with a first occurrence of primary HNC, including saliva samples analyzed using the Illumina PsychChip, psychometric measures, Structured Clinical DSM Interviews, and medical chart reviews. Results: Level of quality of life at 3 months on the FACT-G+H&N was predicted by (r2 = 0.51, r2 adj. = 0.33, p = 0.001) the polygenic risk score for depression (standardized b = -0.28, p = 0.01) and a previous history of suicidal ideation (standardized b = -0.25, p = 0.04). Other variables were non-significant in the analyses: sociodemographic (i.e., age, sex, education, living alone), psychosocial (i.e., SCID current and past diagnoses (trend), past history of abuse), and medical variables (i.e., cancer stage and site, HPV status, functional status/ECOG, treatment). Conclusions: Our results outline the importance of attending to genetic predisposition and past history of suicidal ideation as markers for quality of life compromise immediately post-treatment in patients with head and neck cancers. Strategies are needed to address psychosocial vulnerability early-on as part of pre-habilitation in the treatment of patients with head and neck cancer.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».