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Enregistrement W4393092514 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-2232

Abstract 2232: Association between sleep characteristics and cancer survival: Findings from the UK Biobank study

2024· article· en· W4393092514 sur OpenAlexaff
Jiajing Che, Jiali Lv, Keyu Pan, Tiantian Sun, Chao Cao, Shengxu Li, Tao Zhang, Fuzhong Xue, Lin Yang

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankMedicineCancerAssociation (psychology)GerontologySleep (system call)Internal medicineOncologyBioinformaticsPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sleep characteristics have been associated with patient outcomes after cancer. We aimed to appraise the causal relationship of chronotype, sleep duration, insomnia, and snoring with cancer survival. Methods This large prospective cohort study enrolled 38350 cancer survivors aged ≥40 years from the UK Biobank between 2004 and 2022. Habitual sleep characteristics were obtained from the self-reported baseline questionnaire, including chronotype, sleep duration, insomnia, and snoring. Cox proportional hazards regression models were applied to evaluate the association between sleep characteristics and cancer survival, then one sample Mendelian randomization (MR) analyses were further used to validate these causal relationships. In particular, restricted cubic splines (RCS) and non-linear MR analyses were applied to assess the possible nonlinear association between sleep duration and cancer survival. Results Among 38350 study participants (mean [SD] age, 59.8 [7.3] years; 24150 [63.0%] males; 35534 [92.7%] White individuals), 12671 (33.1%) reported evening preference chronotype; 9050 (23.6%) reported short and 3773 (9.8%) reported long sleep duration;12274 (32.0%) reported snoring; and 30426 (79.4%) reported experiencing insomnia sometimes or usually. During up to 18 years of follow-up, 6274 deaths occurred. Multivariable regression models showed that evening preference (HR = 1.09, 95% CI: 1.03 to 1.15), short (HR = 1.14, 95% CI: 1.07 to 1.21) and long sleep duration (HR = 1.37, 95% CI: 1.28 to 1.48), insomnia (HR = 1.14, 95% CI: 1.09 to 1.21) and snoring (HR = 0.83, 95% CI: 0.78 to 0.87) were associated with death among pan to cancer survivors. Restricted cubic splines suggested nonlinear associations between sleep duration and death after cancer (nonlinear P < 0.001). In the one-sample MR, genetically predicted sleep duration (HR = 0.71, 95% CI: 0.56 to 0.90) and snoring (HR = 1.18, 95% CI: 1.05 to 1.34) demonstrated a reversed cancer survival pattern compared to multivariable regressions. A nonlinear U-shape association between sleep duration and cancer survival was observed in restricted cubic spline analyses (P < 0.001) but not evident when evaluating by nonlinear MR (P > 0.05). Conclusions Evening preference chronotype, insomnia, snoring, and short sleep duration are likely to be causally associated with a higher risk of death among cancer survivors, whilst long sleep duration does not appear to be a causal factor. Citation Format: Jiajing Che, Jiali Lv, Keyu Pan, Tiantian Sun, Chao Cao, Shengxu Li, Tao Zhang, Fuzhong Xue, Lin Yang. Association between sleep characteristics and cancer survival: Findings from the UK Biobank study [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 2232.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2024
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