Digital cognitive behavioural therapy for insomnia reduces insomnia in nurses suffering from shift work disorder: A randomised‐controlled pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
Insomnia is a primary symptom of shift work disorder, yet it remains undertreated. This randomised-controlled pilot trial examined the efficacy of a digital, guided cognitive behavioural therapy for insomnia adapted to shift work (SleepCare) in nurses with shift work disorder. The hypothesis was that SleepCare reduces insomnia severity compared with a waitlist control condition. A total of 46 unmedicated nurses suffering from shift work disorder with insomnia (age: 39.7 ± 12.1 years; 80.4% female) were randomised to the SleepCare group or the waitlist control group. The primary outcome measure was the Insomnia Severity Index. Other questionnaires on sleep, mental health and occupational functioning, sleep diary data and actigraphy data were analysed as secondary outcomes. Assessments were conducted before (T0), after the intervention/waitlist period (T1), and 6 months after treatment completion (T2). The SleepCare group showed a significant reduction in insomnia severity from T0 to T1 compared with the control condition (β = -4.73, SE = 1.12, p < 0.001). Significant improvements were observed in sleepiness, dysfunctional beliefs about sleep, pre-sleep arousal, sleep effort, self-reported sleep efficiency and sleep onset latency. No significant effect was found in actigraphy data. Depressive and anxiety symptoms, cognitive irritation and work ability improved significantly. Overall, satisfaction and engagement with the intervention was high. SleepCare improved insomnia severity, sleep, mental health and occupational functioning. This is the first randomised-controlled trial investigating the efficacy of digital cognitive behavioural therapy for insomnia in a population suffering from shift work disorder with insomnia. Future research should further explore these effects with larger sample sizes and active control conditions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».