A Self-Administered Sleep Intervention for Patients With Cancer Experiencing Insomnia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep-wake disturbances are experienced by as many as 75% of patients with cancer and are associated with poor symptom management, lower functionality, and decreased quality of life. Although promising sleep interventions exist, they require extensive resources and time. OBJECTIVES: The objectives of this study were to develop a brief, self-administered sleep intervention and to evaluate the feasibility and potential efficacy of its implementation with adult patients with cancer who were about to receive, were receiving, or had received radiation therapy in an ambulatory cancer care setting. METHODS: Pre- and postintervention surveys and qualitative interviews were conducted with patients with cancer experiencing insomnia (N = 28) and receiving radiation treatment within the past six months. Patients received instruction on breathing, visualization, and intonation. Adherence and sleep quality were primary study outcomes. Analyses included descriptive statistics and repeated measure regression analysis. Thematic analysis was conducted on qualitative data. FINDINGS: Adherence to the sleep intervention was high (75%), and significant improvement was found in global sleep quality (p < 0.0001) regardless of level of adherence. Sleep onset latency (p = 0.0005), sleep duration (p = 0.0016), and sleep quality (p < 0.0001) were significantly improved. Age was significantly correlated with sleep quality (p = 0.0094), with older participants reporting greater benefit from the intervention. Participants reported that the intervention was easy to learn and implement and that it "calmed the mind."
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».