Living as a Survivor: Sleep Disturbance, Fatigue, Depressive Mood, and Cognitive Dysfunction After Breast Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many cancer survivors endure multiple symptoms while striving to return to a normal life. Those symptoms often co-occur and exacerbate one another; however, their interplay is not fully understood. OBJECTIVE: This study aimed to examine the occurrence and concurrence of sleep disturbance, fatigue, depressive mood, and cognitive dysfunction in posttreatment breast cancer survivors. METHODS: The data for this descriptive analysis were collected as part of the screening for a clinical trial. The occurrences of sleep disturbance, depressive mood, and cognitive dysfunction were each determined by the cutoff scores of the Pittsburgh Sleep Quality Index, Center for Epidemiological Studies Depression Scale, and Montreal Cognitive Assessment, respectively; fatigue was determined by meeting the International Classification of Diseases cancer-related fatigue criteria. RESULTS: A convenience sample of 81 women completed chemotherapy or/and radiation for stage I-III breast cancer an average of 23.1 (±SD = 9.0) months ago. Sleep disturbance (85%) was most prevalent, followed by fatigue (67%), depressive mood (46%), and cognitive dysfunction (29%). Of the survivors, 80% reported 2 or more co-occurring symptoms. Worsened subjective sleep quality, sleep disturbance, and daytime dysfunction significantly increased the risk of fatigue by 5.3, 4.3, and 4.3 times (all P < .001) and depression by 2.0, 2.7, and 3.0 times (all P < .05), respectively. CONCLUSION: Sleep disturbance significantly increased the risk of survivors' fatigue and/or depressive mood after cancer treatment completion. IMPLICATION FOR PRACTICE: Effectively managing sleep disturbance and improving the individual's sleep perception may subsequently reduce fatigue and/or depressive mood among breast cancer survivors. Nonpharmacological strategies for managing multiple posttreatment symptoms are needed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».