0823 Understanding Insomnia In National Cohort Of Young Adult Cancer Survivors: Results From The Yacprime Study
Notice bibliographique
Résumé
Insomnia prevalence varies throughout the cancer trajectory. There is limited understanding of insomnia in the young adult (YA) cancer population, how risk for insomnia changes after diagnosis, and what factors contribute to this risk in YA cancer survivors. YAs between the age of 18-39 (N=508) from across Canada completed the Young Adults with Cancer in their PRIME (YACPRIME) study. Likelihood of insomnia disorder (yes/no) was calculated based on responses to the Pittsburgh Sleep Quality Index's questions regarding subjective poor sleep and difficulty falling or remaining asleep 3 or more times per week. Demographic and disease characteristics were self-reported. Physical and mental health was derived from the SF-12. Univariate logistic regressions assessed the relationship between insomnia likelihood, demographic, clinical, and disease-specific variables. Significant covariates were carried forward into a multivariate model. Survivors were an average of 33 years of age, primarily female (87%), and 3 years post-diagnosis (range=0-28 years) for a range of common cancers. Immediately post-cancer diagnosis, 52% of YAs are likely to have insomnia disorder and 40% of those with insomnia report using sleep medications. For every additional year post-diagnosis, the likelihood of YAs continuing to experience insomnia disorder decreases by 9%. Compared to those with good physical health, those with poor physical health were more likely to be in the insomnia category (OR=1.81, 95% CI 1.06-3.10). Compared to those with good mental health, those with poor mental health also were more likely to be in the insomnia group (OR=3.96, 95% CI 1.74-9.00). When entered into a multivariate model, only poor mental health remained a significant predictor of insomnia in YAs (Adjusted OR=3.73, 95% CI 1.59-8.75). Sleep improves over time for most YA cancer survivors but poor mental health is associated with insomnia regardless of where they are in the cancer trajectory. Dr. Garland has a New Investigator Award from the Beatrice Hunter Cancer Research Institute (BHCRI). Funding also provided by the Newfoundland and Labrador Support Unit for People and Patient-Oriented Research and Trials (NLSUPPORT).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».