0826 A Comparison of Pre-Treatment Sleep and Symptom Profiles in Age-Matched Breast and Prostate Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Breast and prostate cancer patients report sleep disturbance and other problematic symptoms even before beginning cancer treatment. The current analysis examined whether pre-treatment prostate and breast cancer patients differ on sleep quality, insomnia symptom severity, fatigue, and anxiety and depression symptoms. Patients newly diagnosed with non-metastatic breast and prostate cancer were recruited from the Dr. H. Bliss Murphy Cancer Centre in St. John’s, Newfoundland. Participants completed the Consensus Sleep Diary for one week, the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Insomnia Severity Index (ISI), the Multidimensional Fatigue Symptom Inventory - Short From (MFSI-SF) and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). A MANOVA was conducted to examine sex differences on the sleep diary variables, PSQI, ISI, MFSI-SF, and HADS. Participants were 28 males and 28 females (N = 56) with a mean age of 68. Using the recommended cut-off of 5 on the PSQI, 82% of females and 64% of males had poor sleep quality. Twice as many females (21% vs. 11%) could be classified as having moderate to severe insomnia on the ISI (a score of 15+). Females were more likely than males to experience clinically significant anxiety (17% vs. 7%) and depression symptoms (11% vs. 4%). Females reported longer sleep latency (35.68 minutes vs. 16.68 minutes; F(1, 42) = 9.860, p = .003), less total sleep time (6.61 hours vs. 7.76 hours; F(1, 42) = 7.893, p = .008), and worse sleep efficiency (78% vs. 86%; F(1, 42) = 5.683, p = .022), compared to males. Males and females did not differ significantly on global scores of the PSQI, ISI, or MFSI-SF. Results of the current study suggest that breast cancer patients are entering treatment with poorer sleep and mood compared to prostate cancer patients. These pre-treatment differences may make women more vulnerable to poorer functioning during and after completing cancer treatment. Dr. Garland is supported by a New Investigator Award and seed funding from the Beatrice Hunter Cancer Research Institute (BHCRI).
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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 | 0,000 | 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 ».