MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995086942 · doi:10.2196/14842

Digital Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia for Adolescents With Mental Health Problems: Feasibility Open Trial

2019· article· en· W2995086942 sur OpenAlexvenueno aff
Bethany Cliffe, Abigail Croker, Megan Denne, Jacqueline Smith, Paul Stallard

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Bath
Mots-clésAnxietyInsomniaMental healthCognitive behavioral therapy for insomniaMoodRandomized controlled trialCognitive behavioral therapyPsychiatryClinical psychologyDepression (economics)MedicineIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insomnia in adolescents is common, persistent, and associated with poor mental health including anxiety and depression. Insomnia in adolescents attending child mental health services is seldom directly treated, and the effects of digital cognitive behavioral therapy (CBT) for insomnia (CBTi) on the mental health of adolescents with significant mental health problems are unknown. OBJECTIVE: This open study aimed to assess the feasibility of adding supported Web-based CBT for insomnia to the usual care of young people aged 14 to 17 years attending specialist child and adolescent mental health services (CAMHS). METHODS: A total of 39 adolescents with insomnia aged 14 to 17 years attending specialist CAMHS were assessed and offered digital CBTi. The digital intervention was Sleepio, an evidence-based, self-directed, fully automated CBTi that has proven effective in multiple randomized controlled trials with adults. Self-report assessments of sleep (Sleep Condition Indicator [SCI], Insomnia Severity Scale, and Web- or app-based sleep diaries), anxiety (Revised Child Anxiety and Depression Scale [RCADS]), and depression (Mood and Feelings Questionnaire [MFQ]) were completed at baseline and post intervention. Postuse interviews assessed satisfaction with digital CBTi. RESULTS: Average baseline sleep efficiency was very poor (53%), with participants spending an average of 9.6 hours in bed but only 5.1 hours asleep. All participants scored less than 17 on the SCI, with 92% (36/39) participants scoring 15 or greater on the Insomnia Severity Scale, suggesting clinical insomnia. Of the 39 participants, 36 (92%) scored 27 or greater on the MFQ for major depression and 20 (51%) had clinically elevated symptoms of anxiety. The majority of participants (38/49, 78%) were not having any treatment for their insomnia, with the remaining 25% (12/49) receiving medication. Sleepio was acceptable, with 77% (30/39) of the participants activating their account and 54% (21/39) completing the program. Satisfaction was high, with 84% (16/19) of the participants finding Sleepio helpful, 95% (18/19) indicating that they would recommend it to a friend, and 37% (7/19) expressing a definite preference for a digital intervention. Statistically significant pre-post improvements were found in weekly diaries of sleep efficiency (P=.005) and sleep quality (P=.001) and on measures of sleep (SCI: P=.001 and Insomnia Severity Index: P=.001), low mood (MFQ: P=.03), and anxiety (RCADS: P=.005). CONCLUSIONS: Our study has a number of methodological limitations, particularly the small sample size, absence of a comparison group and no follow-up assessment. Nonetheless, our findings are encouraging and suggest that digital CBTi for young people with mental health problems might offer an acceptable and an effective way to improve both sleep and mental health. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/11324.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Mental HealthMême sujetSleep and related disordersTravaux en français237 207