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Enregistrement W4311646539 · doi:10.1186/s12888-022-04411-2

Digital cognitive behavior therapy for insomnia improving sleep quality: a real-world study

2022· article· en· W4311646539 sur OpenAlexaff
Sugai Liang, Hongjing Mao, Jingyun Yang, Wei Deng, Bo Cao, Zhenghe Yu, Lili Yang, You Xu, Nannan Hu, Wenjuan Liu, Andrew J. Greenshaw, Tao Li

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDepartment of Health of Zhejiang ProvinceHangzhou Science and Technology BureauHangzhou Municipal Health and Family Planning Commission
Mots-clésPittsburgh Sleep Quality IndexInsomniaAnxietyCognitive behavioral therapy for insomniaMedicineDepression (economics)PopulationSleep disorderCognitive behavioral therapyPsychiatryPhysical therapySleep quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital cognitive behavior therapy for insomnia (dCBT-I) is an effective treatment in alleviating insomnia. This study examined the effect of dCBT-I for improving sleep quality in patients with insomnia complaints from a clinical population in a real-world setting. METHODS: The study included 6,002 patients aged 18 years and above with primary complaints of dissatisfying sleep from a sleep clinic in a psychiatric hospital from November 2016 to April 2021. Patients were diagnosed with insomnia, anxiety disorders, or anxiety comorbid with insomnia or depression according to ICD-10. A mobile app was developed for self-reported assessment and delivering dCBT-I interventions and treatment prescriptions to participants. The primary outcome was change in global sleep quality measured by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). At 8- and 12-week follow-up, 509 patients were reassessed. Data were analyzed with non-parametric tests for repeated measures. RESULTS: Patients treated with dCBT-I monotherapy were younger, with a more frequent family history of insomnia compared to those with medication monotherapy and those with combined dCBT-I and medication therapy. Improvements of sleep quality from baseline to 8-week follow-up were significant in each treatment type. Compared to 8-week follow-up, PSQI scores at 12-week were significantly decreased in the depression group receiving combined therapy and in the anxiety group treated with dCBT-I monotherapy and with combined therapy. A time-by-treatment interaction was detected in anxiety patients indicating differential reduction in PSQI scores over time between different treatment options. CONCLUSION: The current findings suggest dCBT-I is a practical and effective approach for lessening insomnia symptoms, especially for patients with anxiety symptoms suggesting with a more extended intervention period (i.e., 12 weeks). TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR1900022699).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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