Social Support, Insomnia, and Adherence to Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia After Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE/BACKGROUND: While cognitive-behavioral therapy for insomnia (CBT-I) has been shown to be efficacious in treating cancer survivors' insomnia, 30-60% of individuals have difficulty adhering to intervention components. Psychosocial predictors of adherence and response to CBT-I, such as social support, have not been examined in intervention studies for cancer survivors. PARTICIPANTS: Data from a randomized placebo-controlled 2 x 2 trial of CBT-I and armodafinil (a wakefulness promoting agent) were used to assess adherence. Ninety-six cancer survivors participated in the trial (mean age 56, 86% female, 68% breast cancer). METHODS: CBT-I and armodafinil were administered over the course of seven weeks, and participants were assessed at baseline, during intervention, postintervention, and at a three-month follow-up. Social support was assessed using a Functional Assessment of Chronic Illness Therapy subscale, insomnia severity was assessed using the Insomnia Severity Index, and adherence was measured based on CBT-I sleep prescriptions. RESULTS: At baseline, social support was negatively correlated with insomnia severity (r = -0.30, p = 0.002) and associations between social support, CBT-I, and insomnia were maintained through the three-month follow-up. Social support was positively associated with adherence to CBT-I during intervention weeks 3, 4, and 5, and with overall intervention adherence. At postintervention, both social support and treatment with CBT-I independently predicted decreased insomnia severity (p < 0.01) when controlling for baseline insomnia severity. CONCLUSIONS: Higher social support is associated with better intervention adherence and improved sleep independent of CBT-I. Additional research is needed to determine whether social support can be leveraged to improve adherence and response to CBT-I.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».