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Enregistrement W2976003816 · doi:10.1097/ppo.0000000000000398

Integrative Approaches for Sleep Health in Cancer Survivors

2019· review· en· W2976003816 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Cancer Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexologyAcupressureMassageInsomniaMindfulnessMedicineAcupuncturePsychological interventionQuality of life (healthcare)Sleep disorderPhysical therapyAlternative medicineIntegrative medicineMeditationClinical psychologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep disturbance and insomnia are prevalent problems for the more than 15 million cancer survivors in the United States. If not addressed, poor-quality sleep can negatively impact physical and psychological recovery from cancer diagnosis and treatment. Cancer survivors are increasingly turning to integrative therapies to improve sleep and optimize their health. The purpose of this article is to review the evidence for the use of nonpharmacological integrative therapies to improve sleep health in cancer patients. Therapies are grouped into the following categories: cognitive-behavioral, meditative (e.g., mindfulness-based interventions, yoga, qigong/tai chi), and body based (e.g., acupuncture, acupressure, massage, reflexology). Cognitive-behavioral therapy for insomnia, mindfulness-based therapies, qigong/tai chi, and acupuncture have the most evidence for improving sleep and insomnia, whereas yoga, acupressure, massage, and reflexology are still being investigated or building their evidence base. Several areas of strength are identified, gaps in the literature are highlighted, and recommendations for improving future research are provided.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,248 · 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