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Enregistrement W4392814213 · doi:10.1002/jcsm.13430

Cancer anorexia‐cachexia syndrome is characterized by more than one inflammatory pathway

2024· article· en· W4392814213 sur OpenAlexafffund
Bruno Gagnon, Jessica Murphy, David Simonyan, Claudia A. Penafuerte, Jacinthe Sirois, Martin Chasen, Michel L. Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité LavalMcMaster UniversityNEOMED InstituteMcGill UniversityHôtel-Dieu de QuébecConcordia UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCancer Research Society
Mots-clésAnorexiaCachexiaCancerCancer cachexiaMedicineInflammationInternal medicineOncologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The interdependence of cytokines and appetite-modifying hormones implicated in cancer anorexia-cachexia syndrome (CACS) remains unclear. This study aimed to regroup these cytokines and hormones into distinct inflammatory (or non-inflammatory) pathways and determine whether these pathways can classify patients with CACS phenotypes. METHODS: Clinical characteristics of 133 patients [61.7% male; mean age = 63.4 (SD: 13.1) years] with advanced cancer prior to oncology treatments were documented, including weight loss history. Patients completed the Functional Assessment of Anorexia-Cachexia Therapy (FAACT) questionnaire and Timed Up and Go test and had their sex-standardized skeletal muscle index (z-SMI) and fat mass index (z-FMI) derived using computed tomography scans. Their plasma levels of cytokines and appetite-modifying hormones were also determined. Date of death was recorded. Exploratory factor analysis (EFA) was used to regroup 15 cytokines and hormone into distinct inflammatory pathways (factors). For each patient, regression factor scores (RFS), which tell how strongly the patient associates with each factor, were derived. Two-step cluster analysis on the RFS was used to classify patients into groups. CACS phenotypes were correlated with RFS and compared between groups. Groups' survival was estimated using Kaplan-Meier analysis. RESULTS: ; SD: 56.25), and 62 (46.6%) had cachexia. EFA identified three factors: (F-1) IFN-γ, IL-1β, Il-4, IL-6, IL-10, IL-12, TGFβ1 (positive contribution), and IL-18 (negative); (F-2) IL-8, IL-18, MCP-1, TGFβ1, TNF-α (positive), and ghrelin (negative); and (F-3) TRAIL and leptin (positive), and TGFβ1 and adiponectin (negative). RFS-1 was associated with cachexia (P = 0.002); RFS-2, with higher CRP (P < 0.0001) and decreased physical function (P = 0.01); and RFS-3 with better appetite (P = 0.04), lower CRP (P = 0.002), higher z-SMI (P = 0.04) and z-FMI (P < 0.0001), and less cachexia characteristics (all P < 0.001). Four patient groups were identified with specific RFS clusters aligning with the CACS continuum from no cachexia to pre-cachexia, cachexia, and terminal cachexia. Compared to the other two groups, groups 1 and 2 had higher plasma levels of IL-18 and TRAIL. Group 1 also had lower inflammatory cytokines, adiponectin, and CRP compared to the other three groups. Group 3 had inflammatory cytokine levels similar to group 2, except for TNF-α and leptin which were lower. Group 4 had very high inflammatory cytokines, adiponectin, and CRP compared to the other 3 groups (all P < 0.0001). Groups 3 and 4 had worse cachexia characteristics (P < 0.05) and shorter survival (log rank: P = 0.0009) than the other two groups. CONCLUSIONS: This exploratory study identified three distinct pathways of inflammation, or lack thereof, characterizing different CACS phenotypes.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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