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Enregistrement W4385633969 · doi:10.7224/1537-2073.2022-110

Behavioral Interventions to Improve Sleep Outcomes in Individuals With Multiple Sclerosis: A Systematic Review

2023· review· en· W4385633969 sur OpenAlexaff
David Turkowitch, Sarah J. Donkers, Silvana L. Costa, Prasanna Vaduvathiriyan, Joy Williams, Catherine Siengsukon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of MS Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineData extractionMEDLINECritical appraisalInclusion (mineral)Intervention (counseling)Cognitive behavioral therapyMeta-analysisClinical psychologyCognitionAlternative medicinePsychiatryPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sleep disturbances are common in individuals with multiple sclerosis. The objective of this systematic review was to determine effective behavioral interventions to improve their sleep. METHODS: Literature searches were performed in December 2021 in Ovid MEDLINE, Elsevier Embase, and Web of Science, along with hand searching for grey literature and cited references. Four reviewers independently reviewed titles and abstracts (2 reviewers for each article; n = 830) and the full-text articles (n = 81). Consensus for inclusion was achieved by a fifth reviewer. Thirty-seven articles were eligible for inclusion. Four reviewers extracted relevant data from each study (2 reviewers for each article) using a standard data extraction table. Consensus was achieved for completeness and accuracy of the data extraction table by a fifth reviewer. The same 4 reviewers conducted a quality appraisal of each article to assess the risk of bias and quality of the articles, and consensus was achieved by a fifth reviewer as needed. Descriptive data were used for types of interventions, sleep outcomes, results, and key components across interventions. RESULTS: Overall, the cognitive behavioral therapy for insomnia, cognitive behavioral therapy/psychotherapy, and education/self-management support interventions reported positive improvements in sleep outcomes. Quality appraisal scores ranged from low to high, indicating potential for bias. CONCLUSIONS: Variability in the intervention type, intervention dose, outcomes used, training/expertise of interventionist, specific sample, and study quality made it difficult to compare and synthesize results. Further research is necessary to demonstrate the efficacy of most of the interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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