Acupuncture versus cognitive behavioral therapy for anxiety among cancer survivors with insomnia: An exploratory analysis of a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Anxiety and insomnia frequently co-occur among cancer survivors and are strongly interconnected, yet no widely accepted intervention simultaneously targets both symptoms. Methods Data were drawn from a dual-center, parallel-group, randomized, comparative effectiveness trial evaluating acupuncture versus CBT-I for insomnia. Seventy-six participants with baseline Hospital Anxiety and Depression Scale-Anxiety (HADS-A) scores of ≥8 were included. Both interventions were administered over eight weeks, with follow-up until 20 weeks. Anxiety was assessed at baseline, week 8, and week 20 using HADS-A. A linear mixed-effects model was used to examine mean change in HADS-A scores. Additionally, responder analyses were conducted, with insomnia and anxiety responders defined as patients demonstrating clinically meaningful improvements in either outcome by week 8. Results: Both CBT-I and acupuncture significantly reduced HADS-A scores at week 8 (CBT-I -3.75; acupuncture: -3.14) and week 20 (CBT-I: -3.05; acupuncture: -2.66) compared to baseline (all p < 0.001). There was no between-group difference (p=0.85). In responder analyses, CBT-I showed greater anxiety reduction in insomnia responders (-4.62) than non-responders (-0.45), at both time points (week 8: p =0.0046; week 20: p =0.038). In the acupuncture group, the difference in anxiety reduction between insomnia responders (-3.96) and non-responders (-1.58) was not statistically significant. Conclusion Both acupuncture and CBT-I effectively manage comorbid anxiety and insomnia in cancer survivors. Acupuncture may address these symptoms independently, while CBT-I may improve them in an interconnected manner. Trial registration ClinicalTrials.gov registration (NCT02356575)
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».