Delphi consensus recommendations for the management of chronic insomnia in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The lack of current Canadian practice guidelines for the management of insomnia poses a challenge for healthcare providers (HCP) in selecting the appropriate treatment options. This study aimed to establish expert consensus recommendations for the management of chronic insomnia in Canada. Sixteen multidisciplinary experts in sleep medicine and insomnia across Canada developed consensus recommendations based on their knowledge of the literature and their practical experience. The consensus recommendations were developed through a Delphi method. Consensus was reached if at least 75 % of the voting participants “agreed” or “strongly agreed” with the corresponding statements. The quality of supporting evidence was rated using a GRADE rating system. Among 37 recommendations that reached consensus for the management of chronic insomnia, the experts recommend and agree that. These consensus recommendations highlight the need to increase awareness, capacity for, and access to CBT-I; integrate newly approved pharmacotherapy; reduce both self-medication and medications with limited evidence or low risk/benefit ratio. •Despite the availability of different therapies for managing chronic insomnia, more evidence-based guidance is needed to help healthcare providers select the most suitable interventions, especially with the recent approval of new treatments. • Based on the review of evidence, experts reached a consensus on recommendations that (1) reinforce the role of Cognitive-Behavioural Therapy for Insomnia as a first-line treatment; (2) assist healthcare providers in effectively integrating the newly approved medication therapies in their treatment decisions; and (3) emphasize the importance of exercising caution when prescribing medications for which the evidence is limited or the risk/benefit low.
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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 | 0,218 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».