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Enregistrement W4406657985 · doi:10.1371/journal.pmed.1004510

Effectiveness of app-based cognitive behavioral therapy for insomnia on preventing major depressive disorder in youth with insomnia and subclinical depression: A randomized clinical trial

2025· article· en· W4406657985 sur OpenAlexaff
Sijing Chen, Jianyu Que, Ngan Yin Chan, Le Shi, Shirley Xin Li, Joey Wing Yan Chan, Weizhen Huang, Xie Chen, Chi Ching Tsang, Ya‐Lun Ho, Charles M. Morin, Jihui Zhang, Lin Lü, Yun Kwok Wing

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesIdorsia PharmaceuticalsH. Lundbeck A/SPeking UniversityChinese University of Hong KongEisaiNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRandomized controlled trialMajor depressive disorderMedicineDepression (economics)InsomniaCognitive behavioral therapyCognitive behavioral therapy for insomniaPsychiatryPhysical therapyInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing evidence suggests that insomnia plays an important role in the development of depression, supporting insomnia intervention as a promising approach to prevent depression in youth. This randomized controlled trial evaluated the effectiveness of app-based cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) in preventing future onset of major depressive disorder (MDD) in youth. METHODS AND FINDINGS: This was a randomized, assessor-blind, parallel group-controlled trial in Chinese youth (aged 15-25 years) with insomnia disorder and subclinical depressive symptoms. Participants were randomly assigned (1:1) to 6-week app-based CBT-I or 6-week app-based health education (HE) delivered through smartphones. Online assessments and telephone clinical interviews were conducted at baseline, post-intervention, 6- and 12-month follow-ups. The primary outcome was time to onset of MDD. The secondary outcomes included depressive symptoms and insomnia at both symptom and disorder levels. Between September 9, 2019, and November 25, 2022, 708 participants (407 females [57%]; mean age, 22.1 years [SD = 1.9]) were randomly allocated to app-based CBT-I group (n = 354) or app-based HE group (n = 354). Thirty-seven participants (10%) in the intervention group and 62 participants (18%) in the control group developed new-onset MDD throughout the 12-month follow-up, with a hazard ratio of 0.58 (95% confidence interval 0.38-0.87; p = 0.008). The number needed to treat to prevent MDD at 1 year was 10.9 (6.8-26.6). The app-based CBT-I group has higher remission rates of insomnia disorder than the controls at post-intervention (52% versus 28%; relative risk 1.83 [1.49-2.24]; p < 0.001) and throughout 12-month follow-up. In addition, the CBT-I group reported a greater decrease in depressive (adjusted difference -1.0 [-1.6 to -0.5]; Cohen's d = 0.53; p < 0.001) and insomnia symptoms (-2.0 [-2.7 to -1.3], d = 0.78; p < 0.001) than the controls at post-intervention and throughout 6-month follow-up. Insomnia was a mediator of intervention effects on depression. No adverse events related to the interventions were reported. CONCLUSIONS: App-based CBT-I is effective in preventing future onset of major depression and improving insomnia outcomes among youth with insomnia and subclinical depression. These findings highlight the importance of targeting insomnia to prevent the onset of MDD and emphasize the need for wider dissemination of digital CBT-I to promote sleep and mental health in the youth population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.Gov (NCT04069247).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,361 · 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.

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

Citations22
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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