Mobile Intervention to Improve Sleep and Functional Health of Veterans With Insomnia: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insomnia is a prevalent and debilitating disorder among veterans. Cognitive behavioral therapy for insomnia (CBTI) can be effective for treating insomnia, although many cannot access this care. Technology-based solutions and lifestyle changes, such as physical activity (PA), offer affordable and accessible self-management alternatives to in-person CBTI. OBJECTIVE: This study aims to extend and replicate prior pilot work to examine whether the use of a mobile app for CBTI (cognitive behavioral therapy for insomnia coach app [CBT-i Coach]) improves subjective and objective sleep outcomes. This study also aims to investigate whether the use of the CBT-i Coach app with adjunctive PA improves sleep outcomes more than CBT-i Coach alone. METHODS: A total of 33 veterans (mean age 37.61 years, SD 9.35 years) reporting chronic insomnia were randomized to use either the CBT-i Coach app alone or the CBT-i Coach app with a PA intervention over 6 weeks, with outcome measures of objective and subjective sleep at pre- and posttreatment. RESULTS: Although the PA manipulation was unsuccessful, both groups of veterans using the CBT-i Coach app showed significant improvement from baseline to postintervention on insomnia (P<.001), sleep quality (P<.001), and functional sleep outcomes (P=.002). Improvements in subjective sleep outcomes were similar in those with and without posttraumatic stress disorder and mild-to-moderate sleep apnea. We also observed a significant but modest increase in objective sleep efficiency (P=.02). CONCLUSIONS: These findings suggest that the use of a mobile app-delivered CBTI is feasible and beneficial for improving sleep outcomes in veterans with insomnia, including those with comorbid conditions such as posttraumatic stress disorder or mild-to-moderate sleep apnea. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03305354; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03305354.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».