Addressing cancer-related fatigue through sleep: A secondary analysis of a randomized trial comparing acupuncture and cognitive behavioral therapy for insomnia
Notice bibliographique
Résumé
Fatigue is a troublesome symptom in cancer survivors that often results from disrupted sleep. We sought to assess whether two insomnia-focused non-pharmacological interventions are also effective for improving fatigue. We analyzed data from a randomized clinical trial comparing cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) versus acupuncture for insomnia among cancer survivors. Participants were 109 patients who reported insomnia and moderate or worse fatigue. Interventions were delivered over eight weeks. Fatigue was evaluated at baseline, week 8, and week 20 using the Multidimensional Fatigue Symptom Inventory-Short Form (MFSI-SF). We used both mediation analysis and t-tests to explore the extent to which fatigue reduction was attributable to insomnia response. Compared to baseline, both CBT-I and acupuncture produced significant reductions in total MFSI-SF scores at week 8 (−17.1 points; 95% confidence interval [CI]: −21.1 to −13.1, and −13.2 points; 95% CI: -17.2 to -9.2, respectively, all p<0.001) and week 20 (-14.6 points; 95% CI: -18.6 to -10.6, and −14.2 points; 95% CI: -18.1 to -10.3. respectively, all p<0.001), with no significant between-group differences. MFSI-SF total scores at week 8 were significantly associated with sleep improvements in both CBT-I and acupuncture groups (p<0.001 and p=0.011, respectively). Insomnia responders demonstrated significantly greater improvements in mean MFSI-SF total scores compared with non-responders in the CBT-I group (p=0.016) but not in the acupuncture group. CBT-I and acupuncture produced similar, clinically meaningful, and durable fatigue reductions in cancer survivors with insomnia, primarily through improvements in sleep. Acupuncture may also reduce fatigue through additional pathways. ClinicalTrials.gov, identifier: NCT02356575
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».