0397 Randomized Controlled Trial of Telehealth in Older Adults: Technology-assisted CBTi+, CBTi, and Sleep Hygiene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Of 34M US adults affected by insomnia, 75% are older adults. Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (CBTi) is recommended because polypharmacy and fall risks accompany pharmacotherapies. We evaluated telehealth CBTi with an interactive patient-therapist application, SleepSpace, which integrates data from wearables and Internet of Things (IoT) devices. Methods This RCT (NCT05015803) followed community-dwelling participants 60-90 years old with an Insomnia Severity Index (ISI) score ≥11. Absence of mild cognitive impairment was affirmed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Blind v.8 (score ≥ 18). Participants wore actigraphy and an Apple Watch throughout and independently completed a weekly electronic ISI. They attended 7 weekly, ~1hr video-conference sessions (1 intake, 6 procedural) with a clinical therapist. Participants were randomly assigned to one of 3 study conditions (age-, gender-stratified): 1) education about sleep hygiene only (20%; “Hygiene”), 2) telehealth CBTi (40%; “CBTi”), and 3) telehealth CBTi with phone/IoT platform application enhancement (40%; “CBTi+”) including meditations, sound machines, smart light bulbs, an electronic diary, with visualizations, metrics, and wearable data shared with participants in the CBTi+ condition. Linear mixed models compared ISI change across time by group. Results Of 60 individuals enrolled, 54 were randomized and retained (39F, mean±SD age=71±4y). ISI slopes for both CBTi (-.09/day) and CBTi+ (-.09/day) declined at a significantly steeper rate than Hygiene (-.05/day; each p<.05), but did not differ from one another. Significantly more CBTi+ participants exhibited full remission (ISI < 8; 18/21, 85.7%) than in the Hygiene group (5/11, 45.4%; p=.03 Fisher’s Exact); CBTi alone (16/22, 72.7%) did not significantly differ from Hygiene, although with limited statistical power. Diary-reported sleep measures to calculate self-reported sleep efficiency (sSE) in the final week at end of treatment revealed differences in mean±SD for Hygiene (81±05%) vs. CBTI (88±07%), and vs. CBTI+ (90±04%, p< 0.05, t-test). Conclusion This research supports the efficacy of a remote, technology-assisted telehealth CBTi platform to improve insomnia symptoms comparable to standard telehealth-CBTi in older adults with insomnia. The platform provides enhanced data access for therapists and opportunities for data-driven engagement with patients. Support (if any) R44 AG056250, UL1TR002014
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,002 |
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 ».