Protocol for the REBOUND study: a cohort study to uncover fundamental mechanisms of accelerated ageing and impaired resilience following cancer surgery and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ageing is a heterogeneous process, which is associated with heterogeneous resilience in older people. Cancer surgery and treatment may be associated with accelerated ageing in some older people; studying this process will improve understanding to enable treatments to prevent adverse effects on physical and cognitive function. Methods This study will recruit 172 participants aged 65 years and older scheduled to undergo elective colorectal surgery for cancer from two hospital sites (Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust and University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust). Assessments will be performed preoperatively, days 1–3 postoperatively, 30 days postoperatively, and 90 days postoperatively. These will include in-depth clinical phenotyping including handgrip strength, Short Physical Performance Battery, muscle ultrasound, cognitive tests, Electroencephalography, questionnaires including quality of life, and physical activity using remote devices. Serial blood and stool specimens will be collected across timepoints to measure underlying hallmarks of ageing including inflammation, dysbiosis, macroautophagy, cellular senescence, epigenetic alterations, mitochondrial dysfunction, and stem cell exhaustion. A machine learning approach will be utilised to evaluate the associations between trajectories in clinical and physiological parameters and fundamental biological processes. Discussion This study represents an exciting collaboration between clinicians, fundamental scientists, and experts in machine learning. It offers the opportunity to characterise and understand complex pathways to enable future clinical trials directed towards the prevention of accelerated ageing through a stratified medicine approach.
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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 | 0,034 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,038 |
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 ».