1045 Impact Of Pre-treatment Sleep And Menopausal Status On Sleep Quality In The 12 Months Following A Breast Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sleep disturbances are a prevalent and enduring problem in women who have completed treatment for breast cancer. Less is known about whether sleep during and after cancer treatment is influenced by pre-treatment sleep quality and menopausal status. The present study aims to examine the trajectory of sleep quality in the 12 months following a cancer diagnosis and assess whether trajectory is influenced by pre-treatment sleep quality and menopausal status. Methods Newly-diagnosed women (N=88) with non-metastatic BCa were recruited before beginning treatment. They completed the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) before treatment and 4, 8, and 12 months later. Women with a score ≥5 on the Pittsburgh Sleep Quality Index at treatment onset were classified as poor sleepers. Menopausal status (pre- or post-menopausal) was chart abstracted. A mixed ANOVA assessed the impact of pre-treatment sleep quality and menopausal status on sleep quality trajectory. Results The mean age of the sample was 60 years, 70% were classified as poor sleepers, and 72% were post-menopausal. There was a significant linear time by sleep quality interaction, F(1, 83)= 5.79, p =.02. Good sleepers experienced a greater initial worsening of sleep quality than poor sleepers. At 12 months, poor sleepers had returned to baseline levels whereas scores in good sleepers remained higher than baseline. The 3-way time x sleep quality x menopausal status and the 2-way time by menopausal status interactions were not significant. Conclusion Baseline sleep quality is a more powerful determinant of sleep trajectory during treatment than menopausal status. Early intervention is necessary to treat existing sleep problems and prevent the development of sleep problems in women with a history of good sleep. Support 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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».