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Enregistrement W4417290740 · doi:10.64898/2025.12.11.25342049

Feasibility and efficacy of a digital cognitive behavioural therapy program for insomnia and anxiety for older adults

2025· preprint· W4417290740 sur OpenAlexafffund
Mathilde Reyt, Jeannick Adoutoro, Florence B. Pomares, Caroline Desrosiers, Loïc Barbaux, Kirsten Gong, Josée Savard, Sébastien Grenier, Thien Thanh Dang‐Vu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalConcordia University
Mots-clésInsomniaAnxietyUsabilityRandomized controlled trialPsychological interventionCognitive behavioral therapyIntervention (counseling)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Insomnia and anxiety are highly prevalent and often comorbid in older adults. Although cognitive-behavioural therapy is the first-line treatment for insomnia, few interventions simultaneously address both conditions. Furthermore, access remains limited by provider availability and high costs. To address these gaps, we developed an online CBT program for insomnia and anxiety (eCBT+). This randomized controlled trial aimed to assess the usability and acceptability of the eCBT+ program and evaluate its efficacy in older adults with insomnia. Eighty older adults with insomnia were randomized to the eCBT+ intervention ( n =38) or a waitlist (WL) control condition ( n =42). Platform usability and program acceptability were assessed post-intervention using the System Usability Scale (SUS) questionnaire and the extended Technology Acceptance Model questionnaire. Insomnia and anxiety symptoms evaluated with the Insomnia Severity Index (ISI) and Geriatric Anxiety Inventory (GAI) respectively, along with sleep-diary sleep efficiency, were assessed at baseline and follow-up. Linear mixed models with an intention-to-treat approach assessed the Group*Time interaction. The platform was considered user-friendly (SUS=69.94%). Perceived ease of use, perceived usefulness, and result demonstrability were the main contributors to acceptability. The eCBT+ group showed reduced ISI and GAI and increased sleep efficiency, from baseline to follow-up, compared to the WL group ( ps < .001). The eCBT+ program was user-friendly and its use was acceptable in older adults with insomnia. The program improved sleep efficiency and reduced insomnia and anxiety symptoms, demonstrating the efficacy of our eCBT+ intervention. Web-based tools offer a promising approach to promote sleep and mental health among older adults. ( https://www.isrctn.com/ISRCTN15338211 ) KEYPOINTS ■ This randomized controlled trial evaluated the feasibility and efficacy of a digital cognitive behavioural therapy program for insomnia and anxiety, delivered through a platform tailored to older adults. ■ The platform was well accepted and considered user-friendly, with acceptability primarily explained by perceived ease of use, perceived usefulness and demonstrability of results. ■ The intervention demonstrated efficacy by improving sleep efficiency and reducing insomnia and anxiety symptoms. ■ This combined digital cognitive behavioural therapy for insomnia and anxiety represents an innovative, clinically relevant and accessible approach for older adults.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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