The Mediating Role of Sleep Quality in the Association Between Negative Affect and Cognitive Function Among Patients With Nasopharyngeal Carcinoma After Intensity-Modulated Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive function impairment is a severe yet largely unrecognized adverse reaction among patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC) following radiotherapy. OBJECTIVES: The aims of this study were to examine the level of cognitive function, explore the influencing factors of the cognitive function of NPC after intensity-modulated radiotherapy (IMRT), and identify the mediating role of sleep quality between negative affect and cognitive function. METHODS: In total, 200 patients with NPC after IMRT were recruited from a tertiary cancer center in Southern China between September 2020 and March 2021. Participants completed the demographic and disease-related questionnaire, Montreal Cognitive Assessment Scale, Profile of Mood States-Short Form, and Pittsburgh Sleep Quality Index. RESULTS: The mean Montreal Cognitive Assessment Scale scores were 24.42 after adjustment, with 54.5% of patients having cognitive function impairment. Education level, income, seeking rehabilitation knowledge, radiation dose, sleep quality, and negative affect entered the final regression model and explained 82.6% of cognitive function variance. The total and direct effects of negative affect and indirect effects via sleep quality on cognitive function were significant ( P < .05). CONCLUSIONS: Clinicians should pay close attention to patients with poor educational levels, low income, and having difficulties seeking rehabilitation knowledge and patients who accept higher radiation doses. Improving their sleep quality and positive affect may contribute to preventing or reducing cognitive function impairment. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Clinical nurses should pay more attention to cognitive function among NPC patients after IMRT and take effective measures or interventions to prevent and reduce their cognitive function impairment.
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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) | 0,000 | 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 ».