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Enregistrement W4401327236 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.12100

The adherence and response of a combined approach of online self-help cognitive behavioral therapy and phone-based psychological guidance among French patients with cancer with insomnia.

2024· article· en· W4401327236 sur OpenAlexaff
Diane Boinon, Arnaud Pagès, Jonathan Journiac, Maria Alice Franzoi, Inês Maria Vaz Duarte Luis, Cécile Charles, Louise Zanni, Léonor Fasse, Dominique Hernot, Alexandra Monod, Jean Bernard Le-Provost, Florian Scotté, Estelle Guerdoux, Guilhem Paillard-Brunet, Josée Savard, Sarah Dauchy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCognitive behavioral therapy for insomniaInsomniaPsychological interventionCognitive behavioral therapyDescriptive statisticsPost-hoc analysisPhysical therapyClinical psychologyIntervention (counseling)Repeated measures designCognitionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12100 Background: Insomnia affects 30–60% of patients with cancer. Cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT- I) is the gold-standard treatment for insomnia. However, the uptake of CBT-I in routine care remains low. Technology can be leveraged to facilitate the access and delivery of CBT-I. Nevertheless, adherence rates to online self-help interventions seem low (50-60%), and is associated with reduced intervention efficacy. The Sleep-4-All-2.0 is a prospective multicentric single arm study that evaluated an approach that combined a validated online self-help CBT-I program (Insomnet, 6 modules) to a phone-based guidance with a psychologist (3 orientation meetings). This study assessed: 1) how this combined approach performed in terms of adherence, behavior change and insomnia remission rates compared to prior literature investigating self-help CBT-I, and 2) the patients’ characteristics that are associated with a better or a poorer response. Methods: Data were collected with online questionnaires to compare outcomes: adherence (5 to 6 modules completed), behavior change (ad hoc questionnaire), insomnia remission (Insomnia Severity Index, ISI < 8), sleep perception (ad hoc questionnaire), response to the program (changes in ISI score) at post intervention (week 6, 12 and 24). A descriptive analysis of patient characteristics at each time point was performed. Then, multivariate analyses were conducted: mixed models with a random effect at patient level (repeated measures) and fixed effects for the other variables. The following variables at baseline were used in the adjusted models: socio-demographic and clinical variables, ISI score, symptoms (ESAS), digital skills, barriers to change, motivation, social support and the referring professional. Results: Among the 348 patients included: 79% were women, 59% had breast cancer and 68% were undergoing treatment. A total of 310 patients (89%) initiated Insomnet. The adherence rate was 74% and 79% have changed their behavior. Insomnia remission rates were 34%, 46% and 50% at week 6, 12 and 24, respectively. Insomnia was no longer a problem for 48%, 63% and 66% at week 6, 12 and 24, respectively. Female gender (β=-1.22; p=0.05) and unemployed patients (β=-1.77; p<0.01) were associated with a decrease in ISI scores. Sleep medication (β=1.58; p<0.01), patients with a high sleepiness score (ESAS) (β=0.25; p=0.02) and patients with less digital skills (β=1.85; p<0.01) were associated with an increase in ISI scores. Conclusions: A combination of online self-help CBT-I with phone-based guidance showed satisfactory rates of program adherence, change behavior and insomnia remission. However, some patient profiles such as the ones with lower digital skills and severe insomnia at baseline seemed to benefit less from this approach, and may require further care intensification. Clinical trial information: CONVENTION DE RECHERCHE no. 2020-1-PL SHS-03-IGR-1.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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