Insomnia and self-reported infections in cancer patients: An 18-month longitudinal study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study, conducted in cancer patients, aimed to evaluate longitudinally whether the presence of insomnia is associated with the occurrence of self-reported infections. METHOD: Patients scheduled to receive a curative surgery for a first diagnosis of nonmetastatic cancer were solicited on the day of their preoperative visit. In total, 962 cancer patients completed the Insomnia Interview Schedule and a clinical interview to assess infectious symptoms at 6 time points: at the perioperative phase (baseline), as well as 2, 6, 10, 14, and 18 months later. At each assessment, patients were categorized into the following 3 groups: insomnia syndrome (SYN), insomnia symptoms (SX), and good sleepers (GS). RESULTS: The analyses revealed that SYN patients at 1 time point were at a significantly higher risk of reporting at least 1 infectious episode at the subsequent assessment (OR = 1.31, p = .04), whereas SX patients were at a marginally significant higher risk of reporting such episodes (OR = 1.19, p = .08), as compared with GS. CONCLUSIONS: Although these results need replication and the causality needs to be established, they suggest that insomnia may potentiate the risk of experiencing infections during the cancer care trajectory. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».