Acupuncture versus cognitive behavioral therapy for pain among cancer survivors with insomnia: an exploratory analysis of a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Pain and insomnia often co-occur and impair the quality of life in cancer survivors. This study evaluated the effect of acupuncture versus cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) on pain severity among cancer survivors with comorbid pain and insomnia. Using data from the CHOICE trial that compared acupuncture versus CBT-I for insomnia among cancer survivors, we analyzed the effect of interventions on pain outcomes in 70 patients with moderate to severe baseline pain. Interventions were delivered over eight weeks. We assessed average pain severity (primary outcome) and pain interference at baseline, week 8, and week 20. We further defined insomnia and pain responders as patients who achieved clinically meaningful improvement in insomnia and pain outcomes, respectively, at week 8. We found that compared with baseline, the between-group difference (-1.0, 95% CI -1.8 to -0.2) was statistically significant favoring acupuncture for reduced pain severity at week 8 (-1.4, 95% CI -2.0 to -0.8) relative to CBT-I (-0.4, 95% CI-1.0 to 0.2). Responder analysis showed that 1) with acupuncture, insomnia responders reported significantly greater pain reduction from baseline to week 4, compared with insomnia non-responders (-1.5, 95% CI -2.7 to -0.3); 2) with CBT-I, pain responders reported significantly greater insomnia reduction at week 8, compared with pain non-responders (-4.7, 95% CI -8.7 to -1.0). These findings suggest that among cancer survivors with comorbid pain and insomnia, acupuncture led to rapid pain reductions, which contributed to a decrease in insomnia, whereas CBT-I had a delayed effect on pain, possibly achieved by insomnia improvement.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».