A systematic review of anti-suicidal effects of sedative-hypnotics and cognitive behavioral therapy for insomnia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Suicide accounts for over 700,000 deaths per year globally and remains a public health priority. Evidence suggests that sleep-related interventions may be effective in reducing depressive symptom severity and suicidal thoughts in patients diagnosed with depression and comorbid insomnia. This study aims to systematically review the efficacy of sedative-hypnotics and/or cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I) on measures of suicidality. In accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, PubMed, Medline, Cochrane Library, Embase, Scopus, and Web of Science were searched from inception to July 30, 2024. Studies were included if they (1) were randomized controlled trials (RCTs) and (2) reported on suicide-related measures associated with sleep interventions as a primary outcome, secondary outcome, or a safety measure. We endeavored to define and operationalize suicidality as suicidal ideation (SI), suicide attempts (SA), and suicide completion (SC). In cases where study authors failed to separate these three dimensions, the term “suicidality” was applied. Eighteen studies were identified meeting inclusion criteria, comprised of studies investigating benzodiazepines ( n = 2), Z-drugs ( n =4), orexin receptor antagonists (ORAs) ( n =8), and CBT-I ( n =4). Zolpidem reduces SI as well as insomnia (linear association = 0.12, p <0.05) as evidenced by improvement on both the Columbia-Suicide Severity Rating Scale (C-SSRS) and the Scale for Suicide Ideation (SSI). ORAs were not associated with either an increase or decrease in suicidality. CBT-I alleviates SI in patients with insomnia ( t = −3.35, p <0.05). Effectively treating insomnia is associated with reduced SI. Available evidence suggests that Food and Drug Administration (FDA)-approved sedative-hypnotics do not increase the risk of suicidality.
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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) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».