Information sharing and social network dynamics : a coevolutionary approach

The capacity to interact socially and share information underlies the success of many animal species, humans included. Researchers of many fields have emphasized the evo¬lutionary significance of how patterns of connections between individuals, or the social networks, and learning abilities affect the information obtained by animal societies. To date, studies have focused on the dynamics either of social networks, or of the spread of information. The present work aims to study them together. We make use of mathematical and computational models to study the dynamics of networks, where social learning and information sharing affect the structure of the population the individuals belong to. The number and strength of the relationships between individuals, in turn, impact the accessibility and the diffusion of the shared information. Moreover, we inves¬tigate how different strategies in the evaluation and choice of interacting partners impact the processes of knowledge acquisition and social structure rearrangement. First, we look at how different evaluations of social interactions affect the availability of the information and the network topology. We compare a first case, where individuals evaluate social exchanges by the amount of information that can be shared by the partner, with a second case, where they evaluate interactions by considering their partners' social status. We show that, even if both strategies take into account the knowledge endowments of the partners, they have very different effects on the system. In particular, we find that the first case generally enables individuals to accumulate higher amounts of information, thanks to the more efficient patterns of social connections they are able to build. Then, we study the effects that homophily, or the tendency to interact with similar partners, has on knowledge accumulation and social structure. We compare the case where individuals who know the same information are more likely to learn socially from each other, to the opposite case, where individuals who know different information are instead more likely to learn socially from each other. We find that it is not trivial to claim which strategy is better than the other. Depending on the possibility of forgetting information, the way new social partners can be chosen, and the population size, we delineate the conditions for which each strategy allows accumulating more information, or in a faster way For these conditions, we also discuss the topological characteristics of the resulting social structure, relating them to the information dynamics outcome. In conclusion, this work paves the road for modeling the joint dynamics of the spread of information among individuals and their social interactions. It also provides a formal framework to study jointly the effects of different strategies in the choice of partners on social structure, and how they favor the accumulation of knowledge in the population. - La capacité d'interagir socialement et de partager des informations est à la base de la réussite de nombreuses espèces animales, y compris les humains. Les chercheurs de nombreux domaines ont souligné l'importance évolutive de la façon dont les modes de connexions entre individus, ou réseaux sociaux et les capacités d'apprentissage affectent les informations obtenues par les sociétés animales. À ce jour, les études se sont concentrées sur la dynamique soit des réseaux sociaux, soit de la diffusion de l'information. Le présent travail a pour but de les étudier ensemble. Nous utilisons des modèles mathématiques et informatiques pour étudier la dynamique des réseaux, où l'apprentissage social et le partage d'information affectent la structure de la population à laquelle les individus appartiennent. Le nombre et la solidité des relations entre les individus ont à leurs tours un impact sur l'accessibilité et la diffusion de l'informa¬tion partagée. Par ailleurs, nous étudions comment les différentes stratégies d'évaluation et de choix des partenaires d'interaction ont une incidence sur les processus d'acquisition des connaissances ainsi que le réarrangement de la structure sociale. Tout d'abord, nous examinons comment des évaluations différentes des interactions sociales influent sur la disponibilité de l'information ainsi que sur la topologie du réseau. Nous comparons un premier cas, où les individus évaluent les échanges sociaux par la quantité d'information qui peut être partagée par le partenaire, avec un second cas, où ils évaluent les interactions en tenant compte du statut social de leurs partenaires. Nous montrons que, même si les deux stratégies prennent en compte le montant de connaissances des partenaires, elles ont des effets très différents sur le système. En particulier, nous constatons que le premier cas permet généralement aux individus d'accumuler de plus grandes quantités d'information, grâce à des modèles de connexions sociales plus efficaces qu'ils sont capables de construire. Ensuite, nous étudions les effets que l'homophilie, ou la tendance à interagir avec des partenaires similaires, a sur l'accumulation des connaissances et la structure sociale. Nous comparons le cas où des personnes qui connaissent les mêmes informations sont plus sus¬ceptibles d'apprendre socialement l'une de l'autre, au cas où les individus qui connaissent des informations différentes sont au contraire plus susceptibles d'apprendre socialement l'un de l'autre. Nous constatons qu'il n'est pas trivial de déterminer quelle stratégie est meilleure que l'autre. En fonction de la possibilité d'oublier l'information, la façon dont les nouveaux partenaires sociaux peuvent être choisis, et la taille de la population, nous déterminons les conditions pour lesquelles chaque stratégie permet d'accumuler plus d'in¬formations, ou d'une manière plus rapide. Pour ces conditions, nous discutons également les caractéristiques topologiques de la structure sociale qui en résulte, les reliant au résultat de la dynamique de l'information. En conclusion, ce travail ouvre la route pour la modélisation de la dynamique conjointe de la diffusion de l'information entre les individus et leurs interactions sociales. Il fournit également un cadre formel pour étudier conjointement les effets de différentes stratégies de choix des partenaires sur la structure sociale et comment elles favorisent l'accumulation de connaissances dans la population.

Early stage primary bone lymphoma : a retrospective, multicenter rare cancer network (RCN) study

IntroductionLe lymphome primaire de l'os (LPO) représente moins de 1% de tous les lymphomes malins. Dans cette étude, nous avons évalué le profil de la maladie, les résultats thérapeutiques, et les facteurs pronostiques d'une série consécutive de patients atteints de LPO de stade I et II. Matériel et méthodeDans treize institutions du Réseau des Cancers Rares (Rare Cancer Network), 116 patients ont été traités pour un LPO entre 1987 et 2008, et sont l'objet de cette étude rétrospective. Quatre-vingt-sept patients ont subi une chimioradiothérapie (CXRT) sans (78), ou avec (9) une chirurgie, 15 ont bénéficié de radiothérapie (RT) sans (13), ou avec (2) chirurgie, 14 d'une chimiothérapie (CXT) sans (9), ou avec (5) chirurgie. La dose médiane de RT était de 40 Gy (4-60). Le nombre médian de cycles de CXT était de 6 (2-8). Le suivi médian était de 41 mois (6-242). RésultatsLe taux de réponse global à la fin du traitement était de 91% (74% de réponses complètes et 17% de réponses partielles). Une récidive locale ou une progression ont été observées chez 12 (10%) patients et une récidive systémique chez 17 (15%) patients. La survie globale, la survie spécifique, et le contrôle local à 5 ans ont été de 76%, 78% et 92%, respectivement. En analyse univariée (log-rank test), les facteurs pronostiques favorables pour la survie globale et la survie spécifique étaient: un indice pronostique international (IPI) inférieur ou égale à 1 (P = 0.009), un grade histologique élevé (P = 0.04), une CXRT (P = 0.05), une CXT (P = 0.0004), une réponse complète (P <0.0001), et une dose de supérieure à 40 Gy (p = 0.005). Concernant le contrôle local, seules la rémission complète et stade I ont été des facteurs favorables. En analyse multivariée, le score IPI, la dose de RT, la rémission complète, et la CXT ont influencé le résultat de façon indépendante en ce qui concerne la survie globale et la survie spécifique. La rémission complète a été le seul facteur prédictif pour le contrôle local. ConclusionCette étude multicentrique rétrospective confirme le bon pronostic du LPO de stade précoce traité par une combinaison de chimio-radiothérapie. Une dose de suffisant de radiothérapie et un nombre adéquat de cycles de chimiothérapie ont été suivis des résultats les plus favorables.

Family history of cancer and the risk of cancer: a network of case-control studies.

BACKGROUND: The risk of many cancers is higher in subjects with a family history (FH) of cancer at a concordant site. However, few studies investigated FH of cancer at discordant sites. PATIENTS AND METHODS: This study is based on a network of Italian and Swiss case-control studies on 13 cancer sites conducted between 1991 and 2009, and including more than 12 000 cases and 11 000 controls. We collected information on history of any cancer in first degree relatives, and age at diagnosis. Odds ratios (ORs) for FH were calculated by multiple logistic regression models, adjusted for major confounding factors. RESULTS: All sites showed an excess risk in relation to FH of cancer at the same site. Increased risks were also found for oral and pharyngeal cancer and FH of laryngeal cancer (OR = 3.3), esophageal cancer and FH of oral and pharyngeal cancer (OR = 4.1), breast cancer and FH of colorectal cancer (OR = 1.5) and of hemolymphopoietic cancers (OR = 1.7), ovarian cancer and FH of breast cancer (OR = 2.3), and prostate cancer and FH of bladder cancer (OR = 3.4). For most cancer sites, the association with FH was stronger when the proband was affected at age <60 years. CONCLUSIONS: Our results point to several potential cancer syndromes that appear among close relatives and may indicate the presence of genetic factors influencing multiple cancer sites.