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Enregistrement W2066628818 · doi:10.1207/s15402010bsm0202_2

Sequential Treatment for Chronic Insomnia: A Pilot Study

2004· article· en· W2066628818 sur OpenAlexaff
Annie Vallières, Charles M. Morin, Bernard Guay, Célyne Bastien, Mélanie LeBlanc

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sleep Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic insomniaInsomniaMedicineCognitive behavioral therapyClinical trialCognitionIntervention (counseling)Physical therapyPsychiatrySleep disorderInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the efficacy of sequential treatment involving medication and cognitive behavioral treatment (CBT) for insomnia. In a multiple baseline across-subjects design, 6 participants with primary chronic insomnia received 1 of the following treatment sequences: (a) concurrent combination of medication and CBT for the 10-week treatment duration (Combined); (b) medication for the first 5 weeks, with introduction of CBT at week 4 and medication withdrawal after the 5th week resulting in treatment overlap during weeks 4 and 5 (Overlapping: Medication --> Combined --> CBT); and (c) medication alone for the first 5 weeks followed by CBT alone for an additional 5 weeks (Medication --> CBT). Each sequence led to significant sleep improvements, but these improvements occurred at different times during the intervention. Participants in the Combined and in the Overlapping sequences improved their sleep during the 1st phase of treatment, whereas those in the Medication --> CBT sequence improved mostly during the 2nd phase of treatment. These preliminary results suggest that a sequential treatment is effective for chronic insomnia. In addition, the results suggest that sleep improvements are more likely to emerge when CBT is introduced, with an Overlapping sequence showing a slight advantage over the other sequences. Additional clinical trials should be conducted with larger samples to replicate these preliminary findings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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