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Enregistrement W2936049897 · doi:10.1093/sleep/zsz067.825

0827 Prevalence And Factors Associated With Pre-treatment Insomnia Symptoms In Women With Early Stage Breast Cancer

2019· article· en· W2936049897 sur OpenAlexafffund
Kaitlyn N. Mahon, Sheila N. Garland, Joshua A. Rash, Kayla Wall, Renee Lester, Erin Powell, Kara Laing

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesBeatrice Hunter Cancer Research InstituteCancer Research Institute
Mots-clésMedicineBreast cancerInsomniaStage (stratigraphy)CancerOncologyInternal medicinePsychiatryGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Up to 70% of post-treatment breast cancer (BCa) survivors report having insomnia symptoms, but less is known about the prevalence of insomnia in women with BCa prior to treatment initiation. The present study aims to identify the prevalence and factors associated with pre-treatment insomnia symptoms in women with early stage BCa. This study is part of a larger ongoing prospective observational cohort study of women with non-metastatic breast cancer. Participants completed the Insomnia Severity Index (ISI), the Hot Flash Daily Interference Scale (HFRDIS), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the Multidimensional Fatigue Symptom Inventory-Short Form (MFSI-SF). Insomnia symptoms were defined as a score on the ISI of greater than 7. Using participant’s pre-treatment data, a hierarchical regression model was used to examine associations between clinical variables and insomnia severity, after statistically adjusting for age. Zero-order and partial correlations were used to examine the importance of individual predictors. Among 86 women with breast cancer, 36% reported symptoms of insomnia before beginning cancer treatment. After adjusting for age, the model was significant F(4, 78)=4.88, p<.001, accounting for 20% of the unique variance in insomnia severity. Zero-order correlations indicated significant bivariate associations between insomnia severity and symptoms of depression (r=.30), anxiety (r=.34), and fatigue (r=.43), but not perceived impairment due to hot flashes (r=.16). After partitioning out variability from other independent variables, only fatigue remained significantly associated with insomnia severity, accounting for 5.3% unique variance. Although symptoms of depression and anxiety are associated with insomnia severity, fatigue appears to be the most important factor associated with pre-treatment insomnia symptoms. Given the bi-directional relationship of insomnia and fatigue, interventions targeting one is likely to benefit the other. Dr. Garland is supported by a New Investigator Award and seed funding from the Beatrice Hunter Cancer Research Institute (BHCRI).

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2019
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