Pain and health-related quality of life in patients with cancer: influence of pro-inflammatory cytokines TNF-α, IL-6, IL-8 e IL-1β
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: avaliar a associação entre dor oncológica crônica e as citocinas pró-inflamatórias interleucina-6 (IL-6), IL-8, IL-1β e TNF-α, e a interferência destas citocinas na relação entre dor, qualidade de vida relacionada à saúde (QVRS) e desempenho funcional (DF). Método: 220 pacientes ambulatoriais com câncer, que não haviam recebido nenhum tratamento antineoplásico nos últimos 30 dias, foram avaliados pelo Inventário Breve de Dor, Questionário de Dor McGill (MPQ), Inventário de Depressão de Beck, Escala de Desempenho Funcional de Karnofsky e a escala de QVRS, EORTC-QLQ-c30. Os níveis plasmáticos das citocinas foram dosados através do teste imunoenzimático ELISA e comparados entre pacientes com dor leve (G1), moderada a intensa (G2) e sem dor (G3) usando a ANOVA ou o teste de Kruskal-Wallis seguido por análise de múltiplas comparações. Os pacientes do G1 e G2 apresentavam apenas dor oncólogica e estavam em uso de analgésicos. Os do G3 tinham câncer, mas não apresentaram dor ou fizeram uso de analgésicos nos últimos 14 dias. 23 voluntários saudáveis (G4) foram incluídos como controle. A ANCOVA foi utilizada para avaliar o efeito das citocinas na relação dor, QVRS e DF. A análise de Árvore de Classificação e Regressão (CART) avaliou a relação entre citocinas e níveis de dor, ajustada por características clínicas, demográficas e sintomas. As correlações foram avaliadas pelos testes de Spearman e Pearson. Resultados: Os pacientes do G2 (n=49) apresentaram significativamente (p<0,05) maiores níveis de IL-6 e IL-8 que todos os demais grupos. Os níveis do TNF-α e da IL-1β foram maiores no G2 que no G1 (n=76) e G4, mas não diferiram significativamente do G3 (n=95). Entre pacientes com dor (n=125) foram observadas correlações significativas (p<0,05) ou com tendência a significância entre: IL-6 e a pior dor (r=0,23) e o escore total do MPQ (r=0,18); TNF-α e os descritores afetivos do MPQ (r=0,33); IL-8 e escore total do MPQ (r=0,16); dimensão emocional da QVRS e IL-8 (p=-0,26) e IL-6 (r=-0,17); escalas de sintomas de dor e IL-6 (r=0,21), e de fadiga com IL-8 (r=0,14). A ANOVA mostrou que os pacientes do G2 tiveram significativamente pior DF e QVRS que os do G1, G3 e G4, na maioria das escalas. Segundo a ANCOVA apenas a IL-8 moderou o efeito da dor sobre a escala de perda de apetite; e independentemente aumentou a fadiga. A análise de CART selecionou o estádio da doença, a IL-8, a insônia moderada a intensa, a fadiga leve a intensa e a idade <=48 anos como preditoras de dor. O maior percentual de casos com dor moderada a intensa foi observado entre os com estádio IV da doença e IL-8 > 5,20 pg/ml. Conclusões: o aumento das citocinas pró-inflamatórias IL-6, IL-8, IL-1β e TNF-α esteve relacionado ao aumento da dor. A IL-6 e IL-8 estavam associadas à ocorrência de dor moderada a intensa. A IL-8 moderou o efeito da dor sobre a perda de apetite em pacientes com dor, não interferindo no impacto da dor sobre o desempenho funcional, a QVRS geral e os domínios físico, emocional, social e cognitivo da QVRS. A IL-8 e IL-6 estavam independentemente correlacionadas com redução da QVRS emocional e a IL-8 com piora da fadiga em pacientes com dor oncológica. Os resultados sugerem que tratamento com antagonistas/inibidores das citocinas IL-6, IL-8, IL-1β e TNF-α pode contribuir para o alívio da dor em pacientes com câncer
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".