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Enregistrement W4402422840 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1450615

Effect of a prescription digital therapeutic for chronic insomnia on post-treatment insomnia severity, depression, and anxiety symptoms: results from the real-world DREAM study

2024· article· en· W4402422840 sur OpenAlexaff
Frances P. Thorndike, Charles M. Morin, Joseph Ojile, Samantha Edington, Robert Gerwien, Jason C. Ong, Emerson M. Wickwire, Lee M. Ritterband, Heidi Riney

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsomniaAnxietyDepression (economics)Medical prescriptionDreamPsychiatryMedicinePsychologyClinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic insomnia is a substantial public health burden that often presents with co-occurring depression and anxiety. Randomized clinical trials and preliminary real-world evidence have shown that digitally delivered cognitive-behavioral therapy for insomnia (dCBT-I) is associated with improvements in insomnia, but real-world evidence is needed to determine the true impact of digital CBT-I. This pragmatic study aimed to evaluate the benefits of treating chronic insomnia with a tailored prescription digital therapeutic in a real-world population. Methods: ) over a 9-week intervention period. The PDT delivers cognitive-behavioral therapy for insomnia via six interactive treatment cores and daily sleep diaries used for tailoring treatment. Participants completed validated patient-reported instruments at baseline, before completing treatment cores, immediately post-intervention, and at 6-month and 1-year follow-ups. The Insomnia Severity Index [ISI], the 8-item Patient Health Questionnaire [PHQ-8], and the Generalized Anxiety Disorder-7 scale [GAD-7] were used to determine the effect of the PDT on insomnia, depression, and anxiety. Results: After screening, 1565 adults accessed the PDT. 58% of those who began the program completed Core 4, established as exposure to all mechanisms of action in the digital therapeutic. For those who completed assessments for all 6 cores (48.4%), the ISI was lowered from 18.8 to a mean of 9.9 (P <.001). These scores continued to be lower than baseline at immediate post (11.0), 6-month (11.6), and 1-year follow-ups (12.2) (P <.001). The results of the PHQ-8 and GAD-7 also show significant decreases at all measured timepoints from baseline (P <.001). Of the patients that began the program, 908 (58.0%) were considered adherent and 733 (46.8%) completed all 6 cores. Conclusion: Data from the DREAM study contributes to the growing body of clinical evidence of how patients are utilizing a PDT in the real world, outside of controlled settings, offering insights for clinicians who use these therapeutics in practice. Clinical trial registration: ClinicalTrials.gov, identifier NCT04325464.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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