Assessment and management of chronic insomnia disorder: an algorithm for primary care physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care physicians often lack resources and training to correctly diagnose and manage chronic insomnia disorder. Tools supporting chronic insomnia diagnosis and management could fill this critical gap. A survey was conducted to understand insomnia disorder diagnosis and treatment practices among primary care physicians, and to evaluate a diagnosis and treatment algorithm on its use, to identify ways to optimize it specifically for these providers. METHODS: A panel of experts developed an algorithm for diagnosing and treating chronic insomnia disorder, based on current guidelines and experience in clinical practice. An online survey was conducted with primary care physicians from France, Germany, Italy, Spain, and the United Kingdom, who treat chronic insomnia patients, between January and February 2023. A sub-sample of participants provided open-ended feedback on the algorithm and gave suggestions for improvements. RESULTS: Overall, 106 primary care physicians completed the survey. Half (52%, 55/106) reported they did not regularly screen for insomnia and half (51%, 54/106) felt they did not have enough time to address patients' needs in relation to insomnia or trouble sleeping. The majority (87%,92/106) agreed the algorithm would help diagnose chronic insomnia patients and 82% (87/106) agreed the algorithm would help improve their clinical practice in relation to managing chronic insomnia. Suggestions for improvements were making the algorithm easier to read and use. CONCLUSION: The algorithm developed for, and tested by, primary care physicians to diagnose and treat chronic insomnia disorder may offer significant benefits to providers and their patients through ensuring standardization of insomnia diagnosis and management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».