Sleep Education for Elders Program (SLEEP): Promising Pilot Results of a Virtual, Health Educator-Led, Community-Delivered Sleep Behavior Change Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Sleep problems pose serious public health concerns, and evidence suggests that the problem is worsening. Both sufficient sleep quantity and quality are needed for optimal health, particularly among older adults, but access to sleep care can be difficult. This study examined the efficacy of a six-week sleep behavior change program designed for older adults that was delivered virtually by health educators. Participants and Methods: This quasi-experimental pilot study (intervention n = 22; control n = 31) explored the effects of the Sleep Education for Elders Program (SLEEP) on sleep outcomes, which included: 1) sleep quality, measured by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI); 2) sleep duration, extracted from the PSQI; 3) insomnia symptoms, measured by the Insomnia Severity Index; 4) sleep hygiene behaviors, obtained from the Sleep Hygiene Index; and 5) excessive daytime sleepiness, measured by the Epworth Sleepiness Scale. Results: After SLEEP, the intervention group experienced significantly improved sleep quality ( p < 0.001), a reduction in maladaptive sleep hygiene behaviors ( p = 0.007), and reduced daytime sleepiness ( p < 0.027) compared to the control group. Effect sizes for all five sleep measures were medium or large. In the intervention group, all changes were judged to be clinically meaningful (≥ 0.5 SD) except for improvements in daytime sleepiness. Conclusion: These data support the efficacy of a group-based, virtual behavior change intervention in improving sleep outcomes among older adults. Keywords: insomnia, sleep hygiene, adult, public health, multidimensional sleep health
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».