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Enregistrement W2939783951 · doi:10.1093/sleep/zsz067.826

0828 Pre-Treatment Insomnia Symptoms and Perceived Cognitive Impairment in Newly Diagnosed Women with Early Stage Breast Cancer

2019· article· en· W2939783951 sur OpenAlexafffund
Sheila N. Garland, Joshua A. Rash, Nicole Rodriguez, Ryan H. Collins, Joy McCarthy, Melanie Seal, Kara Laing

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesBeatrice Hunter Cancer Research InstituteCancer Research Institute
Mots-clésInsomniaPittsburgh Sleep Quality IndexBreast cancerMoodMedicineAnxietyDepression (economics)Clinical psychologyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryCancerSleep quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insomnia and perceived cognitive impairment (PCI) are prevalent in breast cancer (BCa) survivors. These symptoms are often attributed to cancer treatment; however, recent evidence suggests that insomnia and PCI are present before treatment initiation. This study explores the associations between insomnia, PCI, sleep, mood, and fatigue in pre-treatment women with BCa. This study is part of a larger ongoing prospective study of sleep and cognition in women with non-metastatic breast cancer. Participants completed the Insomnia Severity Index (ISI), the Functional Assessment of Cancer Treatment-Cognition (FACT-Cog), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and the Multidimensional Fatigue Symptom Inventory-Short Form (MFSI-SF). Using participant’s pre-treatment data, a hierarchical regression model was used to examine associations between symptoms of insomnia, mood, fatigue, and PCI, after statistically adjusting for age and education. Zero-order and partial correlations were used to examine the importance of individual predictors. Data was collected prior to initiating cancer treatment from 86 women newly diagnosed with BCa. On average, women were 59 years old (range 30-80) and had 14 years of education (range 7-25). After adjusting for age and education, the model was significant [F(5, 76)=8.94, p<.001], accounting for 36% of the unique variance in PCI. Zero-order correlations indicated significant bivariate associations between PCI and insomnia severity (r=-.34), sleep quality (r=-.39), fatigue (r=.56) and depressed (r=.38), anxious mood (r=.37). After partitioning out variability from other independent variables, only fatigue remained significantly associated with PCI, accounting for 15.3% unique variance. A follow up hierarchical regression revealed that mental and general fatigue were the dimensions of fatigue significantly associated with PCI. Even before undergoing cancer treatment, sleep, mood, and fatigue are associated with PCI in pre-treatment women with BCa. Fatigue, particularly general fatigue (e.g. I am worn out) and mental fatigue (e.g. I make more mistakes than usual), have the strongest relationships with PCI. 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)0,003
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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