Systematic Review of the Prevalence, Predictors, and Treatment of Insomnia in Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The primary function of palliative care is to improve quality of life. The recognition and treatment of symptoms causing suffering is central to the achievement of this goal. Insomnia reduces quality of life of patients under palliative care. Knowledge about prevalence, associated factors, and treatment of insomnia in palliative care is scarce. METHODOLOGY: Literature review about the prevalence, predictors, and treatment options of insomnia in palliative care patients. Primary sources of investigation were identified and selected through Pubmed and Scopus databases. The research was complemented by reference search in identified articles and selected reviews. OpenGrey and Google Scholar were used for searching grey literature. Study quality analysis was based on the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: A total of 65 studies were included in the review. Most studies had acceptable /good quality. The prevalence of insomnia in the included studies ranged from 2.1% to 100%, with a median overall prevalence of 49.5%. Sociodemographic factors such as age; clinical characteristics such as functional status, disease stage, pain, and use of specific drugs, including opioids; psychological factors such as anxiety/depression; and spiritual factors such as feelings of well-being were identified as predictors. The treatment options identified were biological (pharmacological and nonpharmacological), psychological (visualization, relaxation), and spiritual (prayer). CONCLUSIONS: The systematic review showed that the prevalence of insomnia is high, with at least one in 3 patients affected in most studies. Insomnia's risk factors and treatment in palliative care are both associated to physical, psychological, social, and spiritual factors, reflecting its true holistic nature.
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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) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».