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Enregistrement W4391615898 · doi:10.2196/50836

Age Differences in the Association of Sleep Duration Trajectory With Cancer Risk and Cancer-Specific Mortality: Prospective Cohort Study

2024· article· en· W4391615898 sur OpenAlexvenueno aff
Chenan Liu, Qingsong Zhang, Chenning Liu, Tong Liu, Mengmeng Song, Qi Zhang, Hailun Xie, Shiqi Lin, Jiangshan Ren, Y. Chen, Xin Zheng, Jinyu Shi, Li Deng, Hanping Shi, Shouling Wu

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésMedicineHazard ratioProspective cohort studyCancerProportional hazards modelInternal medicineCohort studyCohortConfidence intervalDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Baseline sleep duration is associated with cancer risk and cancer-specific mortality; however, the association between longitudinal patterns of sleep duration and these risks remains unknown. OBJECTIVE: This study aimed to elucidate the association between sleep duration trajectory and cancer risk and cancer-specific mortality. METHODS: The participants recruited in this study were from the Kailuan cohort, with all participants aged between 18 and 98 years and without cancer at baseline. The sleep duration of participants was continuously recorded in 2006, 2008, and 2010. Latent mixture modeling was used to identify shared sleep duration trajectories. Furthermore, the Cox proportional risk model was used to examine the association of sleep duration trajectory with cancer risk and cancer-specific mortality. RESULTS: A total of 53,273 participants were included in the present study, of whom 40,909 (76.79%) were men and 12,364 (23.21%) were women. The average age of the participants was 49.03 (SD 11.76) years. During a median follow-up of 10.99 (IQR 10.27-11.15) years, 2705 participants developed cancers. Three sleep duration trajectories were identified: normal-stable (44,844/53,273, 84.18%), median-stable (5877/53,273, 11.03%), and decreasing low-stable (2552/53,273, 4.79%). Compared with the normal-stable group, the decreasing low-stable group had increased cancer risk (hazard ratio [HR] 1.39, 95% CI 1.16-1.65) and cancer-specific mortality (HR 1.54, 95% CI 1.18-2.06). Dividing the participants by an age cutoff of 45 years revealed an increase in cancer risk (HR 1.88, 95% CI 1.30-2.71) and cancer-specific mortality (HR 2.52, 95% CI 1.22-5.19) only in participants younger than 45 years, rather than middle-aged or older participants. Joint analysis revealed that compared with participants who had a stable sleep duration within the normal range and did not snore, those with a shortened sleep duration and snoring had the highest cancer risk (HR 2.62, 95% CI 1.46-4.70). CONCLUSIONS: Sleep duration trajectories and quality are closely associated with cancer risk and cancer-specific mortality. However, these associations differ with age and are more pronounced in individuals aged <45 years. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR-TNRC-11001489; http://tinyurl.com/2u89hrhx.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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