Sleep Disturbances in Survivors of Pediatric Acute Lymphoblastic Leukemia and Their Siblings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sleep disturbances have been identified by patients with cancer as common and distressing; however, conflicting evidence about the prevalence of these outcomes exists for survivors of childhood cancers. Additionally, little is known about how the experience of cancer might impact survivor siblings' sleep. The current study compared the sleep of survivors of acute lymphoblastic leukemia who were 2-7 years off therapy and their siblings to healthy control/sibling dyads. METHODS: Participants (survivors, n = 45; survivor siblings, n = 27; controls, n = 45; control siblings, n = 41; 58% male) aged 8-18 (m = 11.64) completed a 7-day sleep diary and seven consecutive days of actigraphy. Parents (n = 90) completed the Children's Sleep Habits Questionnaire for each of their children. RESULTS: No between-group differences were found on measures of sleep diaries or actigraphy. Parents reported that survivor siblings had significantly poorer sleep habits than survivors or controls. For survivors, greater time off treatment and younger age at diagnosis were associated with less total sleep time, more wake after sleep onset, and decreased sleep efficiency via actigraphy. CONCLUSION: Sleep across all groups was consistent and below national guidelines. Although the survivor group did not have poorer sleep compared to their siblings or matched controls, within the survivor group, those who were diagnosed at an earlier age and those who were further off treatment had more disrupted sleep. Parent reports suggested that survivor siblings may be at risk for sleep problems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».