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Enregistrement W4408779475 · doi:10.3390/ijerph22040471

The Association of Sleep Trouble and Physical Inactivity with Breast Cancer Risk in Nova Scotia: Evidence from the Atlantic PATH Cohort

2025· article· en· W4408779475 sur OpenAlexaffabout
Cindy Feng, Ellen Sweeney

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineOdds ratioCohortProspective cohort studyCohort studyCancerInternal medicineBreast diseaseGynecologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is a major public health concern, and modifiable health behaviors such as sleep quality and physical activity may influence risk. This study examined the associations between self-reported sleep trouble, sleep duration, and physical activity with breast cancer incidence in a prospective longitudinal cohort of 10,305 females from Nova Scotia. Breast cancer cases were identified through record linkage to the Nova Scotia Cancer Registry. Multivariable logistic regression models were used to estimate adjusted odds ratios (AORs) and 95% confidence intervals (CIs), accounting for sociodemographic factors, reproductive history, comorbidities, and other health behaviors. Frequent sleep trouble (“all of the time”) was significantly associated with increased odds of breast cancer (AOR = 2.41, 95% CI = 1.09–5.34, p = 0.03), while no significant associations were observed between sleep duration and breast cancer risk. High physical activity was significantly associated with a lower risk of breast cancer (AOR = 0.58, 95% CI = 0.39–0.86, p < 0.01). These findings suggest that frequent sleep disturbances may be associated with an increased risk of breast cancer, while high physical activity appears to be linked to a lower risk of breast cancer. Further research is needed to explore these relationships and their underlying mechanisms.

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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,370
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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