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Enregistrement W4402325549 · doi:10.1136/spcare-2024-anzspm.61

P-13 Genomic variation in symptom expression in men with castrate resistant prostate cancer

2024· article· en· W4402325549 sur OpenAlexaboutno aff
Phillip Good, Karyn Foster, Ristan M. Greer, Niara Oliveira, Petra Vayne-Bossert, Adam D. Ewing, Janet Hardy

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)Prostate cancerCancerExpression (computer science)OncologyInternal medicineMedicineComputer scienceAstrophysicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Men with castrate resistant prostate cancer (CRPC) suffer from symptoms related to both their disease and its treatment with marked variation between individuals with respect to symptom expression despite similar tumour burdens. This may be related to genetic variation. Objective This study aimed to determine whether genetic variation in cytokine expression can predict severity of symptoms in men with CRPC and investigate whether symptom severity was related to tumour burden. Methods A prospective, longitudinal consecutive patient cohort study across two Queensland sites. Patient characteristics including tumour burden and current treatment were collected at baseline. Symptom severity was assessed using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS-R) 3–4 weekly for up to 6 assessments, with blood taken for genetic analysis once during the study. Cytokine gene variants of each participant were assessed using a panel of SNPs most reported to be associated with symptom variation in the literature. Analysis was performed using R software and the package SNPassoc (R Core team, 2021; Gonzalez JR. et al, 2007). Results Twenty-eight of 67 (42%) of participants had a low, and 39/67 (58%) a high tumour burden. Tumour burden remained constant throughout the study period for all participants. Twenty-six of 67 (39%) participants were classified as having low ESAS-R severity and 67 (61%) as high ESAS-R severity. Symptom severity was not related to tumour burden or patient characteristics. One hundred and forty-four SNPs from 63 participants were analysed, of which results were available for 142 SNPs. Fifteen SNPs were significantly associated with symptom severity. In multivariable analysis, SNP rs2069772 in IL2 (p = 0.001), rs1554606 in IL6 (p=0.003), rs2227306 in IL8 (p=0.008) and rs2069718 in IFNG (p=0.001) were highly predictive of symptom severity. Discussion Although multiple factors can influence symptom severity, genetic variation may well play a part. The early identification of men likely to develop severe symptoms during the course of their prostate cancer could theoretically enable symptoms to be managed more aggressively from an early stage. Our findings also add to the expanding data bases that document the associations of genetic polymorphism with both disease and symptom expression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,341
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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