Treatment Preferences for Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia in Japan: Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The internet has the potential to increase individuals' access to cognitive behavioral therapy (CBT) for insomnia at low cost. However, treatment preferences regarding internet-based computerized CBT for insomnia have not been fully examined. OBJECTIVE: The aim was to conduct an anonymous online survey to evaluate treatment preferences for insomnia among patients with insomnia and individuals without insomnia. METHODS: We developed an online survey to recruit a total of 600 participants living in the Kanto district in Japan. There were three subgroups: 200 medicated individuals with insomnia, 200 unmedicated individuals with insomnia, and 200 individuals without insomnia. The survey asked questions about the severity of the respondent's insomnia (using the Athens Insomnia Scale), the frequency of sleep medication use and the level of satisfaction with sleep medication use, the respondent's knowledge of CBT, his or her preference for CBT for insomnia before drug therapy, preference for CBT versus drug therapy, and preference for internet-based CBT versus face-to-face CBT. RESULTS: Of the 600 respondents, 47.7% (286/600) indicated that they received CBT before drug therapy, and 57.2% (343/600) preferred CBT for insomnia to drug therapy. In addition, 47.0% (282/600) preferred internet-based CBT for insomnia to face-to-face CBT. Although the respondents with insomnia who were taking an insomnia medication had a relatively lower preference for internet-based CBT (40.5%, 81/200), the respondents with insomnia who were not taking an insomnia medication had a relatively higher preference for internet-based CBT (55.5%, 111/200). CONCLUSIONS: The results of our online survey suggest that approximately half of the people queried preferred CBT for insomnia to drug therapy, and half of the respondents preferred internet-based CBT for insomnia to face-to-face CBT.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».