Network Intervention Analyses of cognitive therapy and behavior therapy for insomnia: Symptom specific effects and process measures
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive therapy (CT) and behavior therapy (BT) are both effective for insomnia. In this study we applied Network Intervention Analysis to investigate specific effects of CT and BT on outcomes and process measures. The analysis was based on a randomized controlled trial comparing CT (n = 65), BT (n = 63) and cognitive behavioral therapy for insomnia (n = 60; not included in this study). In the first networks, the separate items of the Insomnia Severity Index and sleep efficiency were included. In the second networks, the pre-specified process measures for BT and CT, sleep efficiency, and the sum-score of the Insomnia Severity Index were included. At the different time points, we found CT-effects on worry, impaired quality of life, dysfunctional beliefs, and monitoring sleep-related threats, and BT-effects on sleep efficiency, difficulty maintaining sleep, early morning awakening, time in bed, sleep incompatible behaviors and bed- and rise time variability. These observed effects of CT and BT were consistent with their respective theoretical underpinnings. This study provided new information on the mechanisms of change in CT and BT. In the future, this may guide us to the most effective treatment modules or even subsets of interventions.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».