Sleep Problems and Quality of Life in Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep problems are frequently observed in breast cancer patients. However, the relationship between sleep quality and overall quality of life (QoL) and the specificity of different sleep-related questionnaires have not yet been adequately studied in breast cancer patients. Methods: The sample of this cross-sectional study consisted of 533 breast cancer patients, recruited in a German rehabilitation clinic, with a mean age of 52.3 years (SD = 12.5 years). The following three sleep-related questionnaires were used: the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Insomnia Severity Index (ISI), and the Jenkins Sleep Scale (JSS). In addition, we used the QoL instrument EORTC QLQ-C30. Results: Sleep quality was poor in this sample of breast cancer patients. The effect sizes d, indicating the difference in sleep quality between the patient sample and the general population, were between 0.97 and 1.76 (p < 0.001). QoL was impaired in all components (p < 0.001); the impairment in the dimension of sleep quality (d = 1.70) was among the highest. Sleep quality was correlated with all components of QoL. The comparison of the three sleep-related questionnaires showed that the results obtained in oncological studies partly depend on the instrument used. Conclusion: As the burden of sleep problems is high, screening for sleep problems in breast cancer patients is important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».