1031 Exploring the Impact of Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (CBT-I) on Daytime Productivity in Survivors of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Post-treatment insomnia disorder and fatigue symptoms can impair work and daytime productivity in breast cancer survivors. Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (CBT-I) significantly improves insomnia and daytime fatigue. This feasibility study examined whether improving insomnia and fatigue using CBT-I is associated with improved work and activity productivity in breast cancer survivors. Methods 10 survivors of early stage breast cancer participated in 7 weekly individual CBT-I sessions. The primary outcome was the Work Productivity and Activity Impairment Questionnaire-General Health (WPAIQ-GH) questionnaire. Secondary outcomes were the Insomnia Severity Index (ISI) and the Multidimensional Fatigue Symptom Inventory-Short Form (MFSI-SF). Assessments were conducted at baseline and post-treatment. Paired samples t-tests examined the impact of CBT-I on productivity and fatigue. Linear regression assessed whether change in fatigue was associated with change in productivity. Results Participants had a mean age of 50.8 (range 42-63) and the majority were diagnosed with stage II (60%) cancer. There was a significant reduction in fatigue [t(9)= 2.43, p =.04] and activity impairment due to insomnia [t(9)= 3.105, p <.05] following treatment. Insomnia affected 52% of work productivity at baseline with a non-significant decrease to 15% following treatment [t(3)= 2.25 p= .110]. Reductions in fatigue were significantly associated with reductions in activity impairment [F(1,8)= 7.25, p =.03], accounting for 47.5% of the variability. Conclusion Treating insomnia with CBT-I significantly improved daytime productivity, activity impairment, and fatigue. Controlled research with larger sample sizes is warranted to confirm these preliminary results. Support Nyissa Walsh is a trainee in the Cancer Research Training Program of the Beatrice Hunter Cancer Research Institute (BHCRI). Dr. Sheila Garland is supported by a Scotiabank New Investigator Award from 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 ».