Impact of a behavioral intervention, delivered by pediatricians or psychologists, on sleep problems in children with ADHD: a cluster‐randomized, translational trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have demonstrated the efficacy of a brief behavioral intervention for sleep in children with ADHD in a previous randomized controlled trial and now aim to examine whether this intervention is effective and cost-effective when delivered by pediatricians or psychologists in community settings. METHODS: Translational, cluster-randomized trial of a behavioral intervention versus usual care from 19th January, 2015 to 30th June, 2017. Participants (n = 361) were children aged 5-13 years with ADHD and parent report of a moderate/severe sleep problem who met criteria for American Academy of Sleep Medicine criteria for chronic insomnia disorder, delayed sleep-wake phase disorder, or were experiencing sleep-related anxiety. Participants were randomized at the level of the pediatrician (n = 61) to intervention (n = 183) or usual care (n = 178). Families in the intervention group received two consultations with a pediatrician or a psychologist covering sleep hygiene and tailored behavioral strategies. RESULTS: In an intention-to-treat analysis, at 3 and 6 months respectively, the proportion of children with moderate to severe sleep problems was lower in the intervention (28.0%, 35.8%) compared with usual care group (55.4%, 60.1%; 3 month: risk ratio (RR): 0.51, 95% CI 0.37, 0.70, p < .001; 6 month: RR: 0.58; 95% CI 0.45, 0.76, p < .001). Intervention children had improvements across multiple Children's Sleep Habits Questionnaire subscales at 3 and 6 months. No benefits of the intervention were observed in other domains. Cost-effectiveness of the intervention was AUD 13 per percentage point reduction in child sleep problem at 3 months. CONCLUSIONS: A low-cost brief behavioral sleep intervention is effective in improving sleep problems when delivered by community clinicians. Greater sample comorbidity, lower intervention dose or insufficient clinician supervisions may have contributed to the lack benefits seen in our previous trial.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».