MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322761996 · doi:10.1177/15346501221145944

Therapist-Assisted Internet-Delivered Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia: A Case Report

2023· article· en· W4322761996 sur OpenAlexaffabout
Meredith S. H. Landy, Leorra Newman, Alison E. Carney, Victoria Donkin, Jocelyn Nicholls, Sonia A. Krol, Peter Farvolden

Notice bibliographique

RevueClinical Case Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensCanadian Mental Health AssociationCentre for Addiction and Mental HealthToronto Metropolitan UniversityMindFuel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive behavioral therapy for insomniaCognitive behavioral therapyHelpfulnessInsomniaCognitive restructuringCognitionPsychologyCognitive therapyPsychotherapistClinical psychologyDepression (economics)PsychiatryMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its well-documented efficacy, few clinicians are trained to deliver Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (CBT-I), and it remains an inaccessible treatment. Therapist-Assisted Internet-Delivered Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (TAI-CBT-I) holds promise for overcoming barriers to accessing this evidence-based treatment. However, to date, there have been no case reports published that describe how to deliver TAI-CBT-I. This case report fills in this gap by illustrating the application and utility of such a treatment on an asynchronous platform. We report on a course of TAI-CBT-I for a 34-year-old Caribbean Canadian male who presented with chronic insomnia characterized by difficulty falling and staying asleep, night awakenings, and reduced helpfulness from medication. Self-report measures of sleep, depression, functioning and ability, and therapist satisfaction were administered throughout treatment, post-discharge, and at follow-up. Improvement was noted across all measures. This case report demonstrates that TAI-CBT-I can be an effective treatment for chronic insomnia and showcases how to deliver it.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Case StudiesMême sujetSleep and related disordersTravaux en français237 207