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.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».