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Enregistrement W2031865253 · doi:10.1207/s15402010bsm0103_1

Relation Between Adherence and Outcome in the Group Treatment of Insomnia

2003· article· en· W2031865253 sur OpenAlexafffund
Norah Vincent, Hannah Hameed

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sleep Medicine · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésSleep onset latencyInsomniaDysfunctional familyMultivariate analysis of varianceClinical psychologySleep (system call)PsychologyDepression (economics)Analysis of variancePhysical therapySleep disorderPsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated adherence to group cognitive behavioral treatment in 50 adults with chronic insomnia. Adherence was measured using questionnaire data, consistency of sleep scheduling, and % of sessions attended. Results showed that therapists' rated 48% of participants as "very much" to "extremely" adherent. Using stepwise regression, only therapist-rated adherence explained a significant amount of variance in post-treatment outcome. Therapist-rated adherence predicted post-treatment ratings of sleep-related impairment, dysfunctional beliefs about sleep, and overall sleep quality (but not actual sleep duration or efficiency). Using a multivariate analysis of variance (MANOVA) procedure, results revealed that a diagnosis of dysthymia, based on a structured clinical interview, was associated with reduced adherence and less improvement in sleep-onset latency and sleep efficiency, but that scores on a dimensional measure of depression were not associated with either adherence or outcome. Implications of these findings are that the practice of treatment techniques is related to an improved perception of sleep and more healthy and appropriate beliefs about the causes of poor sleep. Therapists should continue to pay close attention to the adherence behavior of those with insomnia, particularly if they are depressed.

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)0,014
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations68
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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