Mechanisms of sleep disturbances in long-term cancer survivors: a childhood cancer survivor study report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sleep problems following childhood cancer treatment may persist into adulthood, exacerbating cancer-related late effects and putting survivors at risk for poor physical and psychosocial functioning. This study examines sleep in long-term survivors and their siblings to identify risk factors and disease correlates. METHODS: Childhood cancer survivors (≥5 years from diagnosis; n = 12 340; 51.5% female; mean [SD] age = 39.4 [9.6] years) and siblings (n = 2395; 57.1% female; age = 44.6 [10.5] years) participating in the Childhood Cancer Survivor Study completed the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Multivariable Poisson-error generalized estimating equation compared prevalence of binary sleep outcomes between survivors and siblings and evaluated cancer history and chronic health conditions (CHC) for associations with sleep outcomes, adjusting for age (at diagnosis and current), sex, race/ethnicity, and body mass index. RESULTS: Survivors were more likely to report clinically elevated composite PSQI scores (>5; 45.1% vs 40.0%, adjusted prevalence ratio [PR] = 1.20, 95% CI = 1.13 to 1.27), symptoms of insomnia (38.8% vs 32.0%, PR = 1.26, 95% CI = 1.18 to 1.35), snoring (18.0% vs 17.4%, PR = 1.11, 95% CI = 1.01 to 1.23), and sleep medication use (13.2% vs 11.5%, PR = 1.28, 95% CI = 1.12 to 1.45) compared with siblings. Within cancer survivors, PSQI scores were similar across diagnoses. Anthracycline exposure (PR = 1.13, 95% CI = 1.03 to 1.25), abdominal radiation (PR = 1.16, 95% CI = 1.04 to 1.29), and increasing CHC burden were associated with elevated PSQI scores (PRs = 1.21-1.48). CONCLUSIONS: Among survivors, sleep problems were more closely related to CHC than diagnosis or treatment history, although longitudinal research is needed to determine the direction of this association. Frequent sleep-promoting medication use suggests interest in managing sleep problems; behavioral sleep intervention is advised for long-term management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».