Randomized Controlled Trial of Virtually Delivered Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia to Address Perceived Cancer-Related Cognitive Impairment in Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Comorbid insomnia and cancer-related cognitive impairment (CRCI) are experienced by up to 26% of individuals diagnosed with cancer. This study examined the efficacy and durability of cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) on perceived CRCI in cancer survivors. METHODS Atlantic Canadian cancer survivors with insomnia and CRCI were randomly assigned to receive seven weekly virtual CBT-I sessions (n = 63) or placed in a waitlist control group (n = 69) to receive treatment after the waiting period. Participants completed assessments at baseline, 1 month (mid-treatment), and 2 months (post-treatment). Age- and education-adjusted mixed-effects models using intention-to-treat principles assessed change at post-treatment. Data from both groups were then pooled to assess the durability of effects at 3 and 6 months. A mediation analysis examined whether change in insomnia symptoms mediated the effect of CBT-I on cognitive outcomes. RESULTS The mean age of the sample was 60 years, 77% were women, and breast cancer was the most common diagnosis (41%). The treatment group reported an 11.35-point reduction in insomnia severity, compared with a 2.67-point reduction in the waitlist control group ( P < .001). The treatment group had a greater overall improvement than the waitlist control on perceived cognitive impairment ( P < .001; d = 0.75), cognitive abilities ( P < .001; d = 0.92), and impact on quality of life ( P < .001; d = 1.01). These improvements were maintained at follow-up. Change in insomnia symptoms fully mediated the effect of CBT-I on subjective cognitive outcomes. CONCLUSION Treating insomnia with CBT-I produces clinically meaningful and durable improvements in CRCI. There is an urgent need increase access to evidence-based treatment for insomnia in cancer centers and the community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».