Mindfulness-Based Stress Reduction Compared With Cognitive Behavioral Therapy for the Treatment of Insomnia Comorbid With Cancer: A Randomized, Partially Blinded, Noninferiority Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Our study examined whether mindfulness-based stress reduction (MBSR) is noninferior to cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) for the treatment of insomnia in patients with cancer. PATIENTS AND METHODS: This was a randomized, partially blinded, noninferiority trial involving patients with cancer with insomnia recruited from a tertiary cancer center in Calgary, Alberta, Canada, from September 2008 to March 2011. Assessments were conducted at baseline, after the program, and after 3 months of follow-up. The noninferiority margin was 4 points measured by the Insomnia Severity Index. Sleep diaries and actigraphy measured sleep onset latency (SOL), wake after sleep onset (WASO), total sleep time (TST), and sleep efficiency. Secondary outcomes included sleep quality, sleep beliefs, mood, and stress. RESULTS: Of 327 patients screened, 111 were randomly assigned (CBT-I, n = 47; MBSR, n = 64). MBSR was inferior to CBT-I for improving insomnia severity immediately after the program (P = .35), but MBSR demonstrated noninferiority at follow-up (P = .02). Sleep diary-measured SOL was reduced by 22 minutes in the CBT-I group and by 14 minutes in the MBSR group at follow-up. Similar reductions in WASO were observed for both groups. TST increased by 0.60 hours for CBT-I and 0.75 hours for MBSR. CBT-I improved sleep quality (P < .001) and dysfunctional sleep beliefs (P < .001), whereas both groups experienced reduced stress (P < .001) and mood disturbance (P < .001). CONCLUSION: Although MBSR produced a clinically significant change in sleep and psychological outcomes, CBT-I was associated with rapid and durable improvement and remains the best choice for the nonpharmacologic treatment of insomnia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».