Predikce změny vitality u starších přeživších žen s karcinomem prsu po primární onkologické léčbě – přístup založený na použití změny hladin zánětlivého markeru C reaktivního proteinu v čase

English version

Autoři: K. Skrivanova ¹; L. Anderkova ^1,2; D. Brancikova ³; J. Jarkovský ⁴ ; K. Benesova ⁴; N. Elfmarkova ^1,2; T. Sverak ^1,2; M. Bendová ⁵; H. Peterkova ¹; J. Nedvěd ⁶; M. Protivánková ⁵; L. Minar ⁵; E. Holoubková ¹; L. Dusek ⁴
Působiště autorů: Faculty of Medicine, Masaryk University, Brno, Czech Republic ¹; Applied Neuroscience Research Group, CEITEC – Central European Institute of Technology, Masaryk University, Brno, Czech Republic ²; Department of Internal Medicine, Hematology and Oncology, University Hospital Brno and Masaryk University, School of Medicine, Brno, Czech Republic ³; Institute of Biostatistics and Analyses, Faculty of Medicine, Masaryk University, Brno, Czech Republic ⁴; Clinic of Obstetrics and Gynecology, University Hospital Brno and Masaryk University, School of Medicine, Brno, Czech Republic ⁵; Clinical psychology surgery of PhDr. Dagmar Konecna s. r. o, Zahreb na Morave, Czech Republic ⁶
Vyšlo v časopise: Klin Onkol 2016; 29(1): 52-58
Kategorie: Původní práce
doi: https://doi.org/10.14735/amko201652

Souhrn

Úvod:
Cílem práce je prognóza změny vitality a funkčního stavu u pacientek přeživších karcinom prsu v období po primární onkologické terapii s využitím změn v hladinách C reaktivního proteinu (CRP).

Pacienti a metodika:
Analýza byla provedena na skupině 46 pacientek přeživších karcinom prsu (medián věku 65 let) s dostupnými údaje o škále vitality z dotazníku SF-36 získanými po léčbě a retrospektivně v období diagnózy. Data o onemocnění, léčbě a jejích výsledcích byly získány retrospektivně ze zdravotních záznamů, CRP bylo měřeno v době diagnózy a rok po ukončení primární terapie. Pro účely studie byla jako klinicky významná změna brána změna o 5 bodů na škále vitality.

Výsledky:
Byl zjištěn statisticky významný vztah mezi změnou CRP a komponenty vitality z SF-36 (rs = –⁠ 0,350, p = 0,023) kdy při poklesu CRP dochází ke vzestupu dané komponenty kvality života. Celková změna je 1,078 škály vitality (přibližně 1 bod) na každý pokles o 1 jednotku CRP (1 mg/ L). Vztah mezi hladinou CRP (před a po léčbě, změna mezi těmito časovými body) s věkem, počtem komorbidit a stadiem onemocnění nebyl na našem souboru prokázán jako statisticky významný.

Shrnutí:
Předběžné výsledky naznačují vztahy mezi změnami CRP v čase a změnami ve vitalitě u dlouhodobě sledovaných starších pacientek přeživších karcinom prsu. Na základě výsledků navrhujeme považovat změnu CRP v čase o 5 mg/ L a více jako potenciální rizikový prediktor negativních změn zdravotního stavu.

Klíčová slova:
přežití karcinomu prsu –⁠ predikce změny vitality –⁠ lineární regrese –⁠ funkční status –⁠ C reaktivní protein –⁠ rizikové faktory

Projekt byl podpořen projektem GAČR P407//12/0607.

Autoři deklarují, že v souvislosti s předmětem studie nemají žádné komerční zájmy.

Redakční rada potvrzuje, že rukopis práce splnil ICMJE kritéria pro publikace zasílané do biomedicínských časopisů.

Obdrženo:
31. 8. 2015

Přijato:
7. 12. 2015

Zdroje

1. Kiecolt-Glaser JK, McGuire L, Robles TF et al. Emotions, morbidity and mortality: new perspectives from psychoneuroimmunology. Annu Rev Psychol 2002; 53 : 83 –⁠ 107.

2. Kiecolt-Glaser JK, Preacher KJ, Mac Callum RC et al. Chronic stress and age-related increases in the proinflammatory cytokine IL-6. Proc Natl Acad Sci U S A 2003; 100(15): 9090 –⁠ 9095.

3. Libby P, Theroux P. Pathophysiology of coronary artery disease. Circulation 2005; 111(25): 3481 –⁠ 3488.

4. Miller G, Chen E, Cole SW. Health psychology: developing biologically plausible models linking the social world and physical health. Annu Rev Psychol 2009; 60 : 501 –⁠ 524. doi: 10.1146/ annurev.psych.60.110707.163551.

5. Colotta F, Allavena P, Sica A et al. Cancer-related inflammation, the seventh hallmark of cancer: links to genetic instability. Carcinogenisis 2009; 30(7): 1073 –⁠ 1081. doi: 10.1093/ carcin/ bgp127.

6. Hanahan D, Weinberg RA. The hallmarks of cancer. Cell 2000; 100(1): 57 –⁠ 70.

7. Stotz M, Gerger A, Eisner F et al. Increased neutrophil-lymphocyte ratio is a poor prognostic factor in patients with primary operable and inoperable pancreatic cancer. Br J Cancer 2013; 109(2): 416 –⁠ 421. doi: 10.1038/ bjc.2013.332.

8. Albuquerque KV, Price MR, Badley RA et al. Pre-treatment serum levels of tumour markers in metastatic breast cancer: a prospective assessment of their role in predicting response to therapy and survival. Eur J Surg Oncol 1995; 21(5): 504 –⁠ 509.

9. Zhang G, Adachi I. Serum interleukin-6 levels correlate to tumour progression and prognosis in metastatic breast carcinoma. Anticancer Res 1999; 19(2B): 1427 –⁠ 1432.

10. Al Murri AM, Bartlett JM, Canney PA et al. Evaluation of an inflammation-based prognostic score (GPS) in patients with metastatic breast cancer. Br J Cancer 2006; 94(2): 227 –⁠ 230.

11. Al Murri AM, Wilson C, Lannigan A et al. Evaluation of the relationship between the systemic inflammatory response and cancer specific survival in patients with primary operable breast cancer. Br J Cancer 2007; 96(6): 891 –⁠ 895.

12. Al Murri AM, Hilmy M, Bell J et al. The relationship between the systemic inflammatory response, tumour proliferative activity, T-lymphocytic and macrophage infiltration, microvessel density and survival in patients with primary operable breast cancer. Br J Cancer 2008; 99(7): 1013 –⁠ 1019. doi: 10.1038/ sj.bjc.6604667.

13. Allin KH, Nordestgaard GB, Flyger H et al. Elevated pre-treatment levels of C-reactive protein are associated with poor prognosis after breast cancer: a cohort study. Breast Cancer Res 2011; 13(3): R55. doi: 10.1186/ bcr2891.

14. Gnant M, Pfeiler G, Stöger H et al. The predictive impact of body mass index on the efficacy of extended adjuvant endocrine treatment with anastrozole in postmenopausal patients with breast cancer: an analysis of the randomized ABCSG-6a trial. Br J Cancer 2013; 109 : 589 –⁠ 596. doi: 10.1038/ bjc.2013.367.

15. Syed BM, Green AR, Paish EC et al. Biology of primary breast cancer in older women treated by surgery: with correlation with long-term clinical outcome and comparison with their younger counterparts. Br J Cancer 2013; 108(5): 1042 –⁠ 1051. doi: 10.1038/ bjc.2012.601.

16. Bower JE. Cancer-related fatigue-mechanism, risk factors, and treatments. Nat Rev Clin Oncol 2014; 11(10): 597 –⁠ 609. doi: 10.1038/ nrclinonc.2014.127.

17. Cerchietti LC, Navigante AH, Castro MA. Effects of eicosapentaenoic and docosahexaenoic n-3 fatty acids from fish oil and preferential Cox-2 inhibition on systemic syndromes in patients with advanced lung cancer. Nutr Cancer 2007; 59(1): 14 –⁠ 20.

18. Alfano CM, Imayama I, Neuhouser LM et al. Fatigue, inflammation, and ω-3 and ω-6 fatty acid intake among breast cancer survivors. J Clin Oncol 2012; 30(12): 1280 –⁠ 1287. doi: 10.1200/ JCO.2011.36.4109.

19. Bower JE, Ganz PA, Irwin MR et al. Inflammation and behavioral symptoms after breast cancer treatment: do fatigue, depression, and sleep disturbance share a common underlying mechanism? J Clin Oncol 2012; 29(26): 3517 –⁠ 3522. doi: 10.1200/ JCO.2011.36.1154.

20. Courtier N, Gambling T, Enright S et al. Psychological and immunological characteristic of fatigued women undergoing radiotherapy for early-stage breast cancer. Support Care Cancer 2013; 21(1): 173 –⁠ 181. doi: 10.1007/ s00520-012-1508-6.

21. Goldstein D, Bennett BK, Webber K et al. Cancer-related fatigue in women with breast cancer: outcomes of a 5-year prospective cohort study. J Clin Oncol 2012; 30(15): 1805 –⁠ 1812. doi: 10.1200/ JCO.2011.34.6148.

22. Skřivanová K, Brančíková D, Bendová M et al. Evaluating disease and patient characteristics which predict (retrospectively) changes in quality of life after breast cancer diagnosis and treatment. Psycho-Oncology 2014; 23 (Suppl 3): 396 –⁠ 397. doi:10.1111/ j.1099-1611.2014.3697.

23. Ware JE. Sherbourne: the mos 36-item short-form health survey (SF-36) 1. Conceptual-framework and item selection. Med Care 1992; 30(6): 473 –⁠ 483.

24. Sobotik Z. Our experience with the use of the preliminary Czech version of the US questionnaire on health (SF-36). Zdravotnictvi v Ceske Republice 1998; 1 : 50 –⁠ 54.

25. O’Connor PJ. Evaluation of four highly cited energy and fatigue mood measures. J Psychosom Res 2004; 57(5): 435 –⁠ 441.

26. Andrykowski MA, Curran SL, Lightner R. Off-treatment fatigue in breast cancer survivors: a controlled comparison. J Behav Med 1998; 21(1): 1 –⁠ 18.

27. Ware JE. SF-36 Health Survey: Manual and Interpretation Guide. Boston: the Health Institute, New England Medical Center: 1993.

28. Campbell PT, Campbell KL, Wener MH et al. A yearlong exercise intervention decreases CRP among obese postmenopausal women. Med Sci Sports Exerc 2009; 41(8): 1533 –⁠ 1539.

29. Meeske K, Wilder-Smith A, Alfano CM et al. Fatigue in breast cancer survivors two to five years post-diag-nosis: a heal study report. Qual Life Res 2007; 16(6): 947 –⁠ 960.

30. Bjorner JB, Wallenstein GV, Martin MC et al. Interpreting score differencies in the SF-36 Vitality scale: using clinical conditions and functional outcomes to define the minimally important difference. Curr Res Med Opin 2007; 23(4): 731 –⁠ 739.

31. Nowakovski AC. Chronic inflammation and quality of life in older adults: a cross-sectional study using biomarkers to predict emotional and relational outcomes. Health Qual Life Outcomes 2014; 12 : 141. doi: 10.1186/ s12955-014-0141-0.

32. Cho HJ, Kivimaki M, Bower JE et al. Association of C-reactive protein and Interleukin 6 with new onset fatigue in the Whitehall II prospective cohort study. Psychol Med 2013; 43(8): 1773 –⁠ 1783. doi: 10.1017/ S0033291712002437.

33. Tibau A, Ennis M, Goodwin P. Post-surgical highly sensitive C-reactive protein and prognosis in early-stage breast cancer. Breast Cancer Res Treat 2013; 141(3): 485 –⁠ 489. doi: 10.1007/ s10549-013-2694-8.

34. Extermann M, Overcash J, Lyman GH et al. Comorbidity and functional status are independent in older cancer patients. J Clin Oncol 1998; 16(4): 1582 –⁠ 1587.