Neurofeedback for insomnia: Current state of research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic insomnia affects about 6%-13% of the Canadian population. Although treatments already exist, they each have their own issues. Neurofeedback is a neuromodulation technique that specifically targets abnormal brain activity and is gaining attention as a possible insomnia treatment. AIM: To review the latest studies pertaining to the use of neurofeedback in the treatment of insomnia. METHODS: In this non-systematic review, only experimental studies assessing the effects of neurofeedback on patients with insomnia were targeted across four bibliographic databases. RESULTS: A total of 12 studies were retained. All neurofeedback studies included in this study showed a clear improvement of subjective sleep. However, data concerning objective improvement are contradictory. Most studies regarding surface and z-score neurofeedback show that neurofeedback targeting the sensorimotor rhythm in the sensorimotor cortex may help improve subjective sleep. A placebo effect seems also to be present in some studies. Several limitations were present in each study. CONCLUSION: While studies concerning neurofeedback as a treatment for insomnia are encouraging, many methodological barriers remain to be resolved to prove its efficacy unequivocally. More studies using robust design parameters, as well as the replication of existing studies, are necessary to support neurofeedback as an effective treatment for insomnia.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».