1036 Does Diary and Actigraphy Measured Sleep Differ Between Good and Poor Sleepers During Breast Cancer Treatment?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Women may enter in breast cancer (BCa) treatment with poor sleep, or it may begin during treatment. We assessed how subjective and objective sleep changes during the first year of treatment for women with BCa. Further, we examined whether this differs between previously good and poor sleepers and whether there was agreement between subjective and objective measures of sleep. Methods Sleep onset latency (SOL), wake after sleep onset (WASO), total sleep time (TST), and sleep efficiency (SE) were measured among 100 patients with newly diagnosed, non-metastatic BCa using 7 days of diary and actigraphy collected at 4 time points: pre-treatment, 4, 8, and 12 months. Women with a score ≥5 on the Pittsburgh Sleep Quality Index at treatment onset were classified as poor sleepers. A 4 (time: 0-, 4-, 8-, 12-months) by 2 (sleep measure: sleep diary, actigraphy) by 2 (group: good, poor sleepers) mixed model ANOVAs was performed for each sleep parameter. Results There was a time by sleep measure by group interaction for TST, [F(3,294)= 3.014, p = .03). Good sleepers reported greater TST on diaries- than actigraphy at pre-treatment and 12 months, whereas there were no differences in poor sleepers. There was a group by time effect for good vs. poor sleepers [F(3,294)= 2.909, p = .035]. Good sleepers experienced decreased TST and SE from pre-treatment through 4-mo, followed by increases. Poor sleepers showed the opposite pattern. Neither group returned to pre-treatment levels. Sleep diaries and actigraphy are concordant over time for TST, but not SOL, WASO, or SE. Conclusion Sleep parameters worsen during the first year following onset of BCa and concordance between sleep diaries and actigraphy differ between good or poor sleepers. Support Dr. Garland is supported by a Scotiabank 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) | 0,001 | 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 ».