Associations of Health-Related Quality of Life and Sleep Disturbance With Cardiovascular Disease Risk in Postmenopausal Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer (BC) survivors are at an increased risk of long-term cardiovascular disease (CVD), often attributed to cancer treatment. However, cancer treatment may also negatively impact health-related quality of life (HRQoL), a risk factor of CVD in the general population. OBJECTIVE: We examined whether sleep disturbance, and physical or mental HRQoL were associated with CVD risk in BC survivors. METHODS: We conducted a longitudinal analysis in the Women's Health Initiative of postmenopausal women given a diagnosis of invasive BC during follow-up through 2010 with no history of CVD before BC. The primary outcome was incident CVD, defined as physician-adjudicated coronary heart disease or stroke, after BC. Physical and mental HRQoL, measured by the Short-Form 36 Physical and Mental Component Summary scores, and sleep disturbance, measured by the Women's Health Initiative Insomnia Rating Scale, were recorded post BC. Time-dependent Cox proportional hazards models were used starting at BC diagnosis until 2010 or censoring and adjusted for relevant confounders. RESULTS: In 2884 BC survivors, 157 developed CVD during a median follow-up of 9.5 years. After adjustment, higher Physical Component Summary scores were significantly associated with a lower risk of CVD (hazard ratio, 0.90 [95% confidence interval, 0.81-0.99]; per 5-point increment in Physical Component Summary). No associations with CVD were found for Mental Component Summary or Insomnia Rating Scale. CONCLUSION: In BC survivors, poor physical HRQoL is a significant predictor of CVD. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Our findings highlight the importance for nurses to assess and promote physical HRQoL as part of a holistic approach to mitigating the risk of CVD in BC survivors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».