Feasibility of a Cognitive-Behavioral and Environmental Intervention for Sleep-Wake Difficulties in Community-Dwelling Cancer Patients Receiving Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High rates of sleep-wake difficulties have been found in patients with cancer receiving palliative care. Pharmacotherapy is the most frequently used treatment option to manage these difficulties despite numerous adverse effects and the absence of empirical evidence of its efficacy and innocuity in palliative care. OBJECTIVE: This pilot study aimed to assess the feasibility and acceptability of a cognitive-behavioral and environmental intervention (CBT-E) to improve insomnia and hypersomnolence in patients with a poor functioning level and to collect preliminary data on its effects. METHODS: Six patients with cancer receiving palliative care (Eastern Cooperative Oncology Group score 2-3), who had insomnia and/or hypersomnolence, received 1 CBT-E individual session at home. They applied the strategies for 3 weeks. Patients completed the Insomnia Severity Index, the Epworth Sleepiness Scale, a daily sleep diary, and a 24-hour actigraphic recording (7 days) at pretreatment and posttreatment, in addition to a semistructured interview (posttreatment). RESULTS: Participants found strategies easy to apply most of the time, and none was rated as impossible to use because of their health condition. However, their adherence and satisfaction toward CBT-E were highly variable. Results on the effects of CBT-E were heterogeneous, but improvements were observed in patients with a persistent insomnia disorder. CONCLUSIONS: The CBT-E protocol tested among this highly selected sample was fairly well received and suggested positive outcomes in some patients, particularly those with an insomnia complaint alone. IMPLICATIONS: Efforts should be pursued to adapt CBT-E and develop other nonpharmacological interventions, in order to provide an alternative to pharmacotherapy for sleep-wake difficulties in this population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».