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Enregistrement W3108593994 · doi:10.1080/17434440.2020.1852929

Profile of Somryst Prescription Digital Therapeutic for Chronic Insomnia: Overview of Safety and Efficacy

2020· review· en· W3108593994 sur OpenAlexaff
Charles M. Morin

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Medical Devices · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionClinical trialGuidelineRandomized controlled trialIntensive care medicinePharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Prescription digital therapeutics (PDTs) represent a new class of software-based medical devices authorized by the Food and Drug Administration (FDA) to treat disease. Somryst™, the first PDT for treating chronic insomnia, delivers cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) via a mobile application. CBT-I is the guideline-recommended, first-line treatment for chronic insomnia, but availability of CBT-I therapists is limited. Somryst addresses this need by providing asynchronous access to CBT-I treatment. As a contactless therapeutic medium, Somryst is also an ideal option when face-to-face therapy is not available or recommended for safety reasons (e.g. because of possible exposure to the SARS-CoV-2 virus).Areas covered: This review summarizes the mechanisms of action and technical features of Somryst, and describes safety and effectiveness data from the randomized trials on which FDA clearance was based.Expert opinion: Somryst demonstrates robust clinical efficacy with a favorable benefit-to-risk profile for treating adults with chronic insomnia. FDA clearance was based on data from 2 clinical trials of the first-generation web-based CBT-I platform Sleep Healthy Using the Internet (SHUTi). Somryst, and PDTs in general, are promising devices to address the need for greater accessibility to effective therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations69
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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