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Enregistrement W4310335256 · doi:10.2196/37371

Sleep Disorders and Quality of Life in Patients With Cancer: Prospective Observational Study of the Rafael Institute

2022· article· en· W4310335256 sur OpenAlexvenueno aff
Nathaniel Scher, Liath Guetta, Clément Draghi, Safia Yahiaoui, Mathilde Terzioglu, Emilie Butaye, Kathy Henriques, Marie Alavoine, Ayala Elharar, Andre Guetta, Alain Tolédano

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerCancerObservational studySleep disorderProstate cancerMoodPopulationQuality of life (healthcare)InsomniaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sleep disorders are a common occurrence in the general population. Yet today, it is clearly agreed that sleep disorders represent both a cancer risk factor and a biological consequence of the of the activation of the immuno-inflammatory system induced by cancer itself. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the impact of sleep disorders on quality of life and identify the type of disorder and its causes in order to offer an adapted and personalized care plan. METHODS: In a survey completed during the COVID-19 lockdown, 2000 hours of interviews were collected by remote consultations. During these calls, we administered a sleep questionnaire. This questionnaire was inspired by the STOP-BANG questionnaire and enquired about 6 items. The demographic details of each patient (eg, age and sex), the nature of the pathology, their past treatments, the ongoing cancer treatment, the mood, whether or not the patient is anxious or depressed, and the use of sleeping drug pills were analyzed. A univariate analysis was performed according to the presence or absence of fatigue. Chi-square test was applied to assess possible differences of variables' link to sleep disturbance between patients complaining of fatigue and those without fatigue. The same test was then used to analyze patients on hormone therapy and those with no hormone therapy for 2 types of cancer-breast cancer and prostate cancer. RESULTS: A total of 905 patients were prospectively included in this study. The average age was 66.7 (5 SD) years, and 606 (67%) patients were women; 142 patients declared being overweight. Breast cancer was the most frequently reported cancer. Nocturnal awakening was reported by 70% (n=633), fatigue by 50% (n=452), difficulty falling asleep by 38% (n=343), snoring reported by an independent observer in 38% (n=343), and apnea reported by an independent observer in 9% (n=81) of the patients. The univariate analysis showed that the feeling of tiredness was significantly greater in patients reporting difficulty falling asleep (P≥.99), pain (P<.001), and frequent awakening (P<.001), as well as in patients who were not receiving cancer treatment (P<.001). The univariate analysis showed that patients who were receiving breast cancer treatment and were under hormone therapy reported difficulty falling asleep (P=.04) and pain (P=.05). In a univariate analysis of patients treated for prostate cancer, being overweight was the only factor reported that had a statistically significant value. CONCLUSIONS: Our preliminary data support and are consistent with data in the literature regarding the importance of sleep disorders in oncology. This justifies the usefulness of a diagnosis and early treatment of sleep disorders in patients with cancer. The Rafael Institute sleep observatory will enable patients to be identified and treated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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