MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2889975785 · doi:10.1200/jco.2018.36.15_suppl.10100

Effect of pre-treatment sleep disturbance on radiation therapy (RT)-induced pain in 676 women with breast cancer.

2018· article· en· W2889975785 sur OpenAlexaffabout
Anita R. Peoples, Wilfred R. Pigeon, Dongmei Li, Joseph A. Roscoe, Sheila N. Garland, Michael L. Perlis, Vincent Vinciguerra, Thomas Anderson, Lisa Evans, James L. Wade, Deborah J. Ossip, Gary R. Morrow, Julie Ryan-Wolf

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerSleep disorderAnxietyDepression (economics)Internal medicinePopulationCancerBrief Pain InventoryCancer painProstate cancerPhysical therapyMoodRandomized controlled trialInsomniaChronic painPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10100 Background: Pain is a debilitating side effect that remains poorly controlled in ~50% of cancer patients. Data from the general population has shown a strong bi-directional relationship between sleep disturbance and pain; however, little is known about this relationship in cancer patients. The present secondary analyses examine the effect of pre-RT moderate-severe cancer-related sleep disturbance (CRSD) on subsequent RT-induced pain. Methods: Analyses were performed on 676 female breast cancer patients (mean age 58) scheduled to receive RT from a previously completed multicenter, phase II RCT examining the efficacy of oral curcumin on radiation dermatitis. The trial was conducted at 21 community oncology practices throughout the U.S. affiliated with the URCC NCORP Research Base. CRSD and total pain as well as the subdomains: sensory pain (SP), affective pain (AP), and perceived pain intensity (PPI) were assessed at pre-RT (baseline) and post-RT by the modified MD Anderson Symptom Inventory and the short-form McGill Pain Questionnaire, respectively. Patients were dichotomized into 2 groups: those with moderate-severe CRSD at baseline (N = 101) vs. those with mild or no CRSD (control; N = 575). Results: Spearman rank correlations showed that changes in CRSD from baseline to post-RT were significantly correlated with concurrent changes in total pain, SP, AP, and PPI (r = 0.21–0.38; all p’s < 0.001). Generalized linear estimating equations, after controlling for baseline pain and other covariates (baseline fatigue and distress, age, sleep medications, anti-anxiety/depression medications, prescription pain medications, and depression or anxiety disorder), showed that patients with moderate-severe CRSD at baseline had significantly higher mean values of post-RT total pain (by 39%; p = 0.033), SP (by 41%; p = 0.046), and AP (by 55%; p = 0.035) than the control group, but not for PPI (p = 0.066). Conclusions: These findings suggest that moderate-severe disturbed sleep prior to RT is an important predictor of pain at post-RT in breast cancer patients. Further research is needed to confirm these findings. NCI UG1CA189961, NCATS TL1 TR002000. Clinical trial information: NCT01246973.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetCancer survivorship and care→Travaux en français237 207→