1053 Sleep Duration And Timing Associated With History Of Breast Prostate And Skin Cancer: Data From A Nationally-representative Sample
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sleep disturbances are a common problem among cancer survivors. Also, cancer patients can have altered circadian rhythms and these changes can continue to affect the patient long after the conclusion of their treatment. This analysis aims to investigate how the sleep and wake times of cancer survivors differ from the rest of the population, depending on the type of cancer. Methods Data from the 2015-2016 National Health and Nutrition Examination Survey were used. Population-weighted data on N=5,581 individuals provided complete data. History of breast, prostate, and skin cancer (melanoma or other) was self-reported. Sleep duration was self-reported in half-hour increments, and typical bedtime and waketime was self-reported. Covariates included age, sex, and race/ethnicity. Weighted linear regressions with sleep duration, bedtime and waketime were examined, with each cancer type as predictor. Results Prevalence was 1.7% for prostate cancer, 1.5% for breast cancer, 2.3% for non-melanoma skin cancer, and 0.8% for melanoma. In adjusted analyses, prostate cancer was associated with an additional 26.5 minutes of average total sleep (95%CI 2.2,50.9, p=0.03), a 23.1 bedtime minutes earlier (95%CI -40.4,-5.8, p=0.009), and no difference in waketime. Breast cancer was associated with a bedtime that was 41.1 minutes later (95%CI 10.3,72.0, p=0.009) and a waketime that was 48.7 minutes later (95%CI 12.5,84.9, p=0.008), but no difference in sleep duration. No statistically significant effects were seen for either type of skin cancer, melanoma or non-melanoma. Conclusion Prostate cancer was associated with an earlier bedtime and associated increased sleep time. Breast cancer, on the other hand, was associated with a phase delay of the sleep period but no change in sleep duration. Skin cancer was not associated with differences in sleep duration or timing. These findings may have implications for not only treatment of sleep problems in different types of cancer, but also possible circadian mechanisms. Support Dr. Grandner is supported by R01MD011600
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 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 ».