Sleep and survival among women with breast cancer: 30 years of follow-up within the Nurses’ Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a leading cause of cancer death in women. Sleep has been linked with mortality among cancer-free population; however, its association with survival among women with breast cancer is understudied. Breast cancer patients (N=3682) reported their average sleep duration post diagnosis. Subsamples also provided their pre-diagnosis sleep duration (n=1949) and post-diagnosis sleep difficulties (n=1353). Multivariate Cox models estimated hazard ratios (HR) and confidence intervals (CI) of all-cause, breast cancer, and non-breast cancer mortality. At diagnosis, the mean age was 64.9 years and 91.7% were stage I or II. Women sleeping ⩾9 h per night post diagnosis had a strong higher risk of all-cause (multivariate HRs: MV-HR=1.37, CI=1.10–1.71), breast cancer (MV-HR=1.46, CI=1.02–2.07), and non-breast cancer mortality (MV-HR=1.34, CI=1.01–1.79), compared to women sleeping 8 h per night. Increased sleep duration post diagnosis (vs unchanged) and regular sleep difficulties (vs rare/none) were associated with a strong elevated risk of all-cause mortality (MV-HRincreased duration=1.35, CI=1.04–1.74; MV-HRregular difficulties=1.49, CI=1.02–2.19) and a moderate greater risk of breast cancer and non-breast cancer mortality. Various facets of sleep were associated with higher all-cause mortality risk. If replicated, these findings support evaluation of breast cancer patients’ sleep duration and difficulties to identify those at risk for poorer outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».