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Enregistrement W2614361458 · doi:10.1249/mss.0000000000001327

Physical Activity and Sleep Quality in Breast Cancer Survivors

2017· article· en· W2614361458 sur OpenAlexaff
Laura Q. Rogers, Kerry S. Courneya, Robert A. Oster, Philip M. Anton, Randall Robbs, Andres Forero, Edward McAuley

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer Institute
Mots-clésActigraphyPittsburgh Sleep Quality IndexMedicineBreast cancerConfidence intervalRandomized controlled trialPhysical therapySleep onset latencyCancerInternal medicineSleep disorderSleep qualityInsomniaCircadian rhythmPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Data from large randomized controlled trials confirming sleep quality improvements with aerobic physical activity have heretofore been lacking for post-primary treatment breast cancer survivors. Our primary purpose for this report was to determine the effects of a physical activity behavior change intervention, previously reported to significantly increase physical activity behavior, on sleep quality in post-primary treatment breast cancer survivors. METHODS: Post-primary treatment breast cancer survivors (n = 222) were randomized to a 3-month physical activity behavior change intervention (Better Exercise Adherence after Treatment for Cancer [BEAT Cancer]) or usual care. Self-report (Pittsburgh Sleep Quality Index [PSQI]) and actigraphy (latency and efficiency) sleep outcomes were measured at baseline, 3 months (M3), and 6 months (M6). RESULTS: After adjusting for covariates, BEAT Cancer significantly improved PSQI global sleep quality when compared with usual care at M3 (mean between-group difference [M] = -1.4, 95% confidence interval [CI] = -2.1 to -0.7, P < 0.001) and M6 (M = -1.0, 95% CI = -1.7 to -0.2, P = 0.01). BEAT Cancer improved several PSQI subscales at M3 (sleep quality M = -0.3, 95% CI = -0.4 to -0.1, P = 0.002; sleep disturbances M = -0.2, 95% CI = -0.3 to -0.03, P = 0.016; daytime dysfunction M = -0.2, 95% CI = -0.4 to -0.02, P = 0.027) but not M6. A nonsignificant increase in percent of participants classified as good sleepers occurred. No significant between-group difference was noted for accelerometer latency or efficiency. CONCLUSION: A physical activity intervention significantly reduced perceived global sleep dysfunction at 3 and 6 months, primarily because of improvements in sleep quality aspects not detected with accelerometer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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