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Enregistrement W4378673668 · doi:10.1093/sleep/zsad077.0831

0831 Sleep in Long-Term Childhood Cancer Survivors Compared to Siblings: A Report from the Childhood Cancer Survivor Study

2023· article· en· W4378673668 sur OpenAlexaff
Lauren C. Daniel, Huiqi Wang, Tara M. Brinkman, Kathy Ruble, Eric S. Zhou, Oxana Palesh, Robyn Stremler, Rebecca M. Howell, Daniel A. Mulrooney, Kevin C. Oeffinger, Joe Neglia, Yutaka Yasui, Greg Armstrong, Kevin R. Krull

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePoisson regressionCancerConfidence intervalCancer survivorSleep (system call)PediatricsInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Sleep problems following treatment for childhood cancer may persist into adulthood. Because some sleep problems increase with age, it is important to understand whether cancer elevates this risk and assess associations with co-morbidities that frequently develop in long-term childhood cancer survivors. The current study compares sleep in long-term survivors to sibling controls. Methods Childhood cancer survivors (≥5 years from diagnosis; n=12,340; 51.5% female; mean [SD] age=39.4 [9.6] years; years since diagnosis=30.9 [7.9]; age at diagnosis=8.5 [5.8]) and siblings (n=2395; 57.1% female; age=44.6 [10.5]) participating in the Childhood Cancer Survivor Study completed the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Binary sleep behaviors (Total Score >5, Short Sleep Duration [< 6 hours], Frequent Snoring [>3 times/week], Frequent Sleep Medication Use [≥3 times/week]) were compared between survivors and siblings using a multivariable generalized estimating equation with Poisson error to account for intra-family correlations, adjusting for age, sex, race, and BMI. Poisson regression models evaluated treatment and chronic health conditions (CHCs) as predictors of PSQI Total Score among survivors with the same adjustment variables. Results Survivors were more likely to report Short Sleep Duration (12.0% vs 10.6%; adjusted prevalence ratio [aPR] 1.18, 95% confidence interval [CI] 1.04-1.34), elevated PSQI Total Score (45.1% vs 40.0%; aPR 1.17, 95%CI 1.11-1.23), Frequent Snoring (18.0% vs 17.4%; aPR 1.11, 95%CI 1.01-1.23), and Frequent Sleep Medication Use (13.2% vs 11.5%; aPR 1.28, 95% CI 1.14-1.45) compared to siblings. Among survivors, elevated PSQI Total Score was associated with female sex (aPR 1.29, 95%CI 1.21-1.37) and BMI (overweight: aPR 1.13, 95%CI 1.06-1.22; obese: aPR 1.32, 95%CI 1.23-1.42), while age at diagnosis and cancer treatment exposures (i.e., chemotherapy/radiation) were not significantly associated. Survivors with 2+ CHCs had increased prevalence of elevated PSQI Total Score (aPR 1.39, 95%CI 1.28-1.50) relative to survivors without CHCs. Conclusion Childhood cancer survivors exhibit elevated risk for poor sleep quality, short sleep, and snoring relative to siblings well into middle age. These sleep problems are driven by demographics and current chronic health conditions rather than prior treatment exposures. Elevated use of sleep-promoting medications suggests interest in managing sleep difficulties and an opportunity for future behavioral sleep intervention trials. Support (if any) NCI 5U24CA055727-26 (PI: Armstrong)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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