Mi Sleep Coach Mobile App to Address Insomnia Symptoms Among Cancer Survivors: Single-Arm Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of sleep disturbance among survivors of cancer are more than 3 times higher than the general population. Causes of sleep disturbance among survivors are many and multifaceted, including anxiety and fear related to cancer diagnosis and treatments. Cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) is considered a first-line treatment for insomnia; However, a lack of access to trained professionals and limited insurance coverage for CBT-I services has limited patient access to these effective treatments. Evidence supports digital delivery of CBT-I (dCBT-I), but there is only limited evidence to support its use among survivors of cancer. Broad adoption of smartphone technology provides a new channel to deliver dCBT-I, but no prior studies have evaluated mobile dCBT-I interventions for survivors. To address the need for accessible and efficacious CBT-I for survivors of cancer, the Mi Sleep Coach program was developed to adapt CBT-I for delivery to survivors of cancer as a self-directed mobile health app. OBJECTIVE: This single-arm feasibility study assessed the adherence, attrition, usefulness, and satisfaction of the Mi Sleep Coach app for insomnia. METHODS: A 7-week, single-arm study was conducted, enrolling adult survivors of breast, prostate, or colon cancer reporting sleep disturbances. RESULTS: In total, 30 participants were enrolled, with 100% completing the study and providing data through week 7. Further, 9 out of 10 app features were found to be useful by 80% (n=24) to 93% (n=28) of the 30 participants. Furthermore, 27 (90%) participants were satisfied with the Mi Sleep Coach app and 28 (93%) would recommend the use of the Mi Sleep Coach app for those with insomnia. The Insomnia Severity Index showed a decrease from baseline (18.5, SD 4.6) to week 7 (10.4, SD 4.2) of 8.1 (P<.001; Cohen d=1.5). At baseline, 25 (83%) participants scored in the moderate (n=19; 15-21) or severe (n=6; 22-28) insomnia range. At week 7, a total of 4 (13%) patients scored in the moderate (n=4) or severe (n=0) range. The number of patients taking prescription sleep medications decreased from 7 (23%) at baseline to 1 (3%; P<.001) at week 7. The number of patients taking over-the-counter sleep medications decreased from 14 (47%) at baseline to 9 (30%; P=.03) at week 7. CONCLUSIONS: The Mi Sleep Coach app demonstrated high levels of program adherence and user satisfaction and had large effects on the severity of insomnia among survivors of cancer. The Mi Sleep Coach app is a promising intervention for cancer-related insomnia, and further clinical trials are warranted. If proven to significantly decrease insomnia in survivors of cancer in future randomized controlled clinical trials, this intervention would provide more survivors of cancer with easy access to evidence-based CBT-I treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04827459; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04827459.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».