Logging on for Better Sleep: RCT of the Effectiveness of Online Treatment for Insomnia
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Despite effective cognitive behavioral treatments for chronic insomnia, such treatments are underutilized. This study evaluated the impact of a 5-week, online treatment for insomnia. DESIGN: This was a randomized controlled trial with online treatment and waiting list control conditions. PARTICIPANTS: Participants were 118 adults with chronic insomnia. SETTING: Participants received online treatment from their homes. INTERVENTION: Online treatment consisted of psychoeducation, sleep hygiene, and stimulus control instruction, sleep restriction treatment, relaxation training, cognitive therapy, and help with medication tapering. MEASUREMENT AND RESULTS: From pre- to post-treatment, there was a 33% attrition rate, and attrition was related to referral status (i.e., dropouts were more likely to have been referred for treatment rather than recruited from the community). Using a mixed model analysis of variance procedure (ANOVA), results showed that online treatment produced statistically significant improvements in the primary end points of sleep quality, insomnia severity, and daytime fatigue. Online treatment also produced significant changes in process variables of pre-sleep cognitive arousal and dysfunctional beliefs about sleep. CONCLUSIONS: Implications of these findings are that identification of who most benefits from online treatment is a worthy area of future study.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».