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目的:探讨基于互联网数字技术失眠认知行为治疗(Digital Delivery of Cognitive Behavioral Therapy for insomnia,dCBT-I)失眠障碍患者的疗效。方法:纳入符合美国精神障碍与诊断统计手册第五版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fifth Edition,DSM-5)失眠障碍诊断标准的患者1 48例,利用计算机生成随机数字分为研究组(n=74)和对照组(n=74),研究组给予dCBT-I干预,对照组给予个体、面对面CBT-I干预,采用匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)及各因子分、患者健康问卷(Patient Health Questionnaire-9,PHQ-9)、广泛性焦虑量表(Generalized Anxiety Disorder-7,GAD-7)于基线和第2、4、6、8周末分别对2组患者进行评估。结果:(1)2组患者在基线和治疗8周末PSQl、PHQ-9、GAD-7总分均显著下降,差异有统计学意义(P<0.05);(2)对照组主观睡眠质量(Subjective Sleep Quality,SQ)因子分基线与8周末差值高于研究组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组催眠药物使用频率(Used Sleep Medication,USM)、日间功能障碍(Daytime Dysfunction,DF)因子分基线与8周末差值高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);(3)研究组第2、4、6、8周末入睡时间(Sleep Onset Latency,SOL)、睡眠效率(Sleep Efficiency,SE)因子分持续下降(P<0.05),差异有统计学意义;第6、8周末总睡眠时间(Total Sleep Time,TST)、催眠药物使用频率、日间功能障碍因子分持续下降(P<0.05),差异有统计学意义;第8周末主观睡眠质量、睡眠障碍(Sleep Disturbance,SD)因子分下降(P<0.05),差异有统计学意义。结论:个体与网络CBT-I对失眠障碍患者都是有效的,尤其在缩短入睡时间、提高睡眠效率方面起效早,后者在减少催眠药物使用频率和改善日间功能障碍方面,优于前者。