An Algorithmic Approach to the management of Insomnia in Patients with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insomnia is an important problem in patients with schizophrenia and is an emerging area of interest for researchers. We propose a treatment algorithm that synthesizes the various psychological and pharmacological interventions for insomnia in this population. METHODS: Our selective literature review incorporates English language articles from 4 medicine databases through May 2016. Selected articles discuss risk factors and treatments for insomnia, as well as comorbid sleep disorders that coexist in this population. RESULTS: Various lifestyle factors and comorbid sleep disorders may predispose patients with schizophrenia to insomnia. Cognitive-behavioral therapy for insomnia shows promising results in treating insomnia in patients with schizophrenia spectrum disorders. Additionally, studies of eszopiclone and melatonin have yielded significant results in short-term trials that evaluated both subjective and objective insomnia symptoms. CONCLUSIONS: We have summarized the relevant literature regarding the treatment of insomnia in this patient population and propose an algorithm comprising 6 sequential steps, beginning with the assessment of sleep complaints and medication adherence. This is followed by a targeted treatment of any co-occurring sleep disorders, and ends with psychoeducation, cognitive-behavioral therapy, and pharmacotherapy. This algorithm provides a detailed guideline to improve the assessment and therapeutic intervention for managing insomnia among patients with schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».