Insomnia in breast cancer: Independent symptom or symptom cluster?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined insomnia in the context of breast cancer, both as an independent symptom and as a component of a symptom cluster that includes depression, anxiety, fatigue, and pain. METHOD: Women with a history of breast cancer currently taking an aromatase inhibitor and who had completed cancer treatment at least one month prior to enrollment were included (n = 413). Participants completed validated measures of insomnia, fatigue, pain, depression, and anxiety. Factor analysis was utilized to examine the extent to which these symptoms could be represented by common latent factors. Insomnia severity was then separated into a symptom cluster component (I-SC) and an insomnia-unique (I-U) component. The associations between each insomnia component and demographic and clinical factors were examined in multivariate models. RESULTS: A single-factor solution provided the best fit to the symptom measures. Some 53.3% of the variance in insomnia severity was captured by this symptom cluster (I-SC), with the remaining 43.7% being unique to insomnia (I-U). Unique patterns of demographic factors (e.g., age and body-mass index), but not clinical factors, were associated with each insomnia measure. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Approximately 50% of insomnia severity was related to the symptom cluster, with the rest being unique to insomnia. Different sociodemographic risk factors were related to the different insomnia measures. Stronger underlying foundations for the mechanisms of each component could lead to refined diagnoses and targeted interventions for addressing the overall insomnia burden in cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».