Barriers and Facilitators to Implementing a Stepped Care Cognitive-behavioral Therapy for Insomnia in Cancer Patients: a Qualitative Study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Insomnia affects 30-60% of cancer patients and tends to become chronic when left untreated. While cognitive-behavioral therapy for insomnia (CBT-I) is the recommended first-line treatment, this intervention is not readily accessible. This qualitative study investigated current practices in the assessment and management of insomnia in five hospitals offering cancer care and identified the barriers and facilitators to the implementation of a stepped care CBT-I (i.e., web-based CBT-I followed, if needed, by 1-3 booster sessions) in these settings. Methods: Nine focus groups composed of a total of 43 clinicians (e.g., physicians, nurses, technologists, psychologists), six administrators, and 10 cancer patients were held. The Consolidated Framework for Implementing Research (CFIR) was used to develop the semi-structured interview and analyze the data. Results: Sleep difficulties are not systematically discussed in clinical practice and when a treatment is offered, most often, it is a pharmacological one. Barriers and facilitators to the implementation of a stepped care CBT-I included individual characteristics (e.g., lack of knowledge about CBT-I); intervention characteristics (e.g., increased accessibility offered by a web-based format); inner setting characteristics (e.g., resistance to change); and process factors (e.g., motivation to offer a new service). Conclusions: This qualitative study confirms the need to better address insomnia in routine cancer care and suggests that, while some barriers were mentioned, the implementation of a stepped care CBT-I is feasible. Keys to a successful implementation include accessibility, training, inclusion of stakeholders in the process, and ensuring that they are supported throughout the implementation.
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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».