Genetic Risk For Depression and Quality of Life in Patients With Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Although patients with head and neck cancer (HNC) have been shown to experience high distress, few longitudinal studies include a comprehensive evaluation of biopsychosocial factors affecting quality of life (QoL), including genetic risk for depression. Objective: To identify factors at the time of cancer diagnosis associated with QoL scores at 3 months after treatment in patients newly diagnosed with a first occurrence of HNC. Design, Setting, and Participants: This prospective longitudinal study of 1464 participants with a 3-month follow-up, including structured clinical interviews and self-administered measures was carried out at the Department of Otolaryngology Head and Neck Surgery at 2 tertiary care McGill University Affiliated Hospitals, McGill University Health Centre, and Jewish General Hospital. Eligible patients were adults newly diagnosed within 2 weeks with a primary first occurrence of HNC, had a Karnofsky Performance Scale score higher than 60, and an expected survival of more than 6 months. Two hundred and twenty-three patients (72%) consented to participate and completed the baseline questionnaire, and 71% completed the 3-month follow-up measures. Exposures: An a priori conceptual model including sociodemographics, medical variables, psychosocial risk factors, and a polygenic risk score for depression (PRS-D) was tested. Main outcomes and measures: The Functional Assessment of Cancer Therapy-Head and Neck measured QoL at baseline and at 3 months. Results: Participants were mostly men (68.7%), with a mean (range) age of 62.9 (31-92) years, 36.6% having a university degree, 35.6% living alone, and 71.4% diagnosed with advanced HNC with mostly cancers being of the oropharynx (42.2%), oral cavity (17%), and larynx (16.3%). QoL at 3 months after HNC diagnosis was associated with higher PRS-D (B = -4.71; 95% CI, -9.18 to -0.23), and a diagnosis of major depressive disorder within 2 weeks of an HNC diagnosis (B = -32.24; 95% CI, -51.47 to 13.02), lifetime suicidal ideation (B = -22.39; 95% CI, -36.14 to -8.65), living with someone (B = 12.48; 95% CI, 3.43-21.52), having smoked cigarettes in the past 30 days pre-HNC diagnosis (B = -15.50; 95% CI, -26.07 to -4.93), chemotherapy type (B = -11.13; 95% CI, -21.23 to -1.02), and total radiotherapy dose (Gy) (B = -0.008; 95% CI, -0.01 to -0.002). Conclusions and relevance: This study identified the predictive value of a genetic predisposition to depression on QoL and function immediately after oncologic treatments. These findings highlight the potential importance of genetic profiling pretreatment to identify those most susceptible to experience QoL and functional compromise. Depression is a clear area of public health concern and should be a central focus in the treatment of patients with HNC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».