A bio-behavioral model of systemic inflammation at breast cancer diagnosis and fatigue of clinical importance 2 years later
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to generate a model of cancer-related fatigue (CRF) of clinical importance 2 years after diagnosis of breast cancer building on clinical and behavioral factors and integrating pre-treatment markers of systemic inflammation. PATIENTS AND METHODS: Women with stage I-III hormone receptor-positive/human epidermal growth factor receptor 2-negative breast cancer were included from the multimodal, prospective CANTO cohort (NCT01993498). The primary outcome was global CRF of clinical importance [European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality of Life Questionnaire (QLQ)-C30 ≥40/100] 2 years after diagnosis (year 2). Secondary outcomes included physical, emotional, and cognitive CRF (EORTC QLQ-FA12). All pre-treatment candidate variables were assessed at diagnosis, including inflammatory markers [interleukin (IL)-1α, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-6, IL-8, IL-10, interferon γ, IL-1 receptor antagonist, tumor necrosis factor-α, and C-reactive protein], and were tested in multivariable logistic regression models implementing multiple imputation and validation by 100-fold bootstrap resampling. RESULTS: )] and physically inactive (53.5% did not meet World Health Organization recommendations). Clinical and behavioral associations with CRF at year 2 included pre-treatment CRF [aOR versus no pre-treatment CRF: 3.99 (95% CI 2.81-5.66)], younger age [aOR per 1-year decrement: 1.02 (95% CI 1.01-1.03)], current tobacco smoking [aOR versus never: 1.81 (95% CI 1.26-2.58)], and worse insomnia or pain [aOR per 10-unit increment: 1.08 (95% CI 1.04-1.13), and 1.12 (95% CI 1.04-1.21), respectively]. Secondary analyses indicated additional associations of IL-2 [aOR per log-unit increment: 1.32 (95% CI 1.03-1.70)] and IL-10 [0.73 (95% CI 0.57-0.93)] with global CRF and of C-reactive protein [1.42 (95% CI 1.13-1.78)] with cognitive CRF at year 2. Emotional distress was consistently associated with physical, emotional, and cognitive CRF. CONCLUSIONS: This study proposes a bio-behavioral framework linking pre-treatment systemic inflammation with CRF of clinical importance 2 years later among a large prospective sample of survivors of breast 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».