Non–pharmacological interventions for sleep disruptions and fatigue after traumatic brain injury: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to conduct a scoping review to determine the nature, variety, and volume of empirical evidence on nonpharmacological interventions for sleep disturbances with potential implications for fatigue in adults sustaining a traumatic brain injury (TBI). METHODS: A systematic literature search was conducted across four databases to identify primary studies testing a single non-pharmacological intervention or a combination of non-pharmacological interventions for sleep disturbances and fatigue in community-dwelling adults with TBI. RESULTS: Sixteen studies were reviewed addressing six non-pharmacological interventions for sleep disruptions and fatigue after TBI including light therapy, cognitive-behavioral therapy, warm footbath application, shiatsu, and sleep hygiene protocol. Non-pharmacological interventions involving light or cognitive-behavioral therapy were reported in 75% of the studies. Actigraphy-based estimation of total sleep time and subjective level of fatigue were frequent outcomes. CONCLUSION: While this scoping review has utility in describing existing non-pharmacological approaches to manage sleep and fatigue after TBI, the findings suggest that interventions are often developed without considering TBI individuals' source of motivation and the need for support in self-administration. Future studies may achieve greater sustainability by considering the evolving needs of TBI patients and their families and the drivers and barriers that might influence non-pharmacological intervention use at home.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».