Computerised Cognitive Behavioural Therapy for Insomnia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computerised cognitive behavioural therapy (CCBT) is an innovative mode of delivering services to patients with psychological disorders. The present paper uses a meta-analysis to systematically review and evaluate the effectiveness of CCBT for insomnia (CCBT-I). METHOD: A comprehensive search was conducted on 7 databases including MEDLINE, PsycINFO, EMBASE, CINAHL, Cochrane Library, Social Sciences Citation Index and PubMed (up to March 2011). Search terms covered 3 concepts: (1) [internet, web, online, computer-aided, computer-assisted, computer-guided, computerized OR computerised] AND (2) [CBT, cognitive therapy, behavio(u)ral therapy OR behavio(u)r therapy] AND (3) [insomnia, sleep disorders OR sleeping problem]. RESULTS: 533 potentially relevant papers were identified, and 6 randomised controlled trials (RCTs) that met the selection criteria were included in the review and analysis. Two RCTs were done by the same group of investigators (Ritterband and colleagues) using the same internet programmes. Post-treatment mean differences between groups showed that the effects of CCBT-I on sleep quality, sleep efficiency, the number of awakenings, sleep onset latency and the Insomnia Severity Index were significant, ranging from small to large effect sizes. However, effects on wake time after sleep onset, total sleep time and time in bed were non-significant. On average, the number needed to treat was 3.59. The treatment adherence rate for CCBT-I was high (78%). CONCLUSION: The results lend support to CCBT as a mildly to moderately effective self-help therapy in the short run for insomnia. CCBT-I can be an acceptable form of low-intensity treatment in the stepped care model for insomnia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle