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Enregistrement W4200574765 · doi:10.2196/29573

Mobile Intervention to Improve Sleep and Functional Health of Veterans With Insomnia: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W4200574765 sur OpenAlexvenueno aff
Erin D. Reilly, Stephanie A. Robinson, Beth Ann Petrakis, Melissa M Gardner, Renda Soylemez Wiener, Carmen Castaneda‐Sceppa, Karen S. Quigley

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésInsomniaCognitive behavioral therapy for insomniaRandomized controlled trialPhysical therapyCognitive behavioral therapyMedicineIntervention (counseling)MindfulnessClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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