Investigating the antidepressant effects of CBT-I in those with major depressive and insomnia disorders
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Notice bibliographique
Résumé
Cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) is a highly effective treatment for insomnia disorder that also helps with myriad clinically relevant, non-sleep specific symptoms - most notably, depression. Studies evaluating depression change after CBT-I suggest that CBT-I is an effective therapy for depression. Subsequently, empirical efforts have started investigating the mechanisms by which CBT-I exerts an antidepressant effect. The present study replicates the efficacy of CBT-I on depressive complaints and examines whether changes in sleep-specific variables predict depression outcome after CBT -I. Seventy participants presenting with comorbid insomnia and major depressive disorders (MDD-I) completed four sessions of CBT-I over eight weeks. Participants completed daily sleep diaries and self-report measures at baseline and post-treatment to assess changes in sleep and mood-related variables. CBT-I was associated with large improvements in depression (d = 0.8). Tendencies to ruminate in response to fatigue predicted post-treatment depression improvements (β = 0.294). Other predictors of post-treatment mood improvement included younger age (β = -0.191) and lower baseline depression (β = -0.472). The study was an open trial without a control group, restricting conclusions that can be made. Participants who joined the trial received insomnia-specific treatment; therefore, questions relevant to those who are primarily seeking mood treatment cannot be addressed. The results suggest that younger MDD-I participants with moderate depression symptoms may benefit most from the antidepressant effects of CBT-I. Additionally, targeting the tendency to ruminate in response to fatigue is an important endeavor in CBT-I, as it produces depression improvement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle