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ハイライト

米国を本拠とするPatientLikeMe回答者の78%が、National Sleep Foundation(NSF)定義の不眠症の危険にさらされていました。

眠りにつくトラブルは、自己報告による不眠症を引き起こす可能性が最も高い睡眠症状でした。

夜間に44%が目覚め、42%が目覚めずに目を覚ましますが、これらの症状はあまり注目されていません。

不眠症は、線維筋痛症(92%)、クローン病(88%)、鬱病(85%)、および慢性関節リウマチ(RA)(85%)で悪化しました。

重度の不眠症を報告した患者の34%だけが、不眠症の診断を受けたことがあります。
抽象
バックグラウンド
不眠症は、1つまたは複数の病状と併存することがますます認識されています。この研究では、さまざまな精神的および身体的状態にわたる不眠症を特徴付けるためにオンライン研究プラットフォームを使用しました。
方法
カスタムの横断的調査が、患者コミュニティPatientLikeMeの31,208人のユーザーにオンラインで行われました。調査は(国立睡眠財団定義不眠症のリスクのメンバーが照会未リフレッシュ感じて目を覚ます、難易度が眠りに落ちる、夜中に起きている、または早すぎる目覚め)。
結果
11の併存疾患を有する5256人の患者から完全な結果が得られた。米国を本拠とする回答者の76%が不眠症の危険にさらされていました。報告された患者眠りに落ちる難しさは持っていない人に比べて:;:ほぼ二倍の自己報告不眠症のオッズ(95%信頼区間[CI] 1.84 1.5-2.1オッズ比[OR])ことが判明した難易度下降を眠っているのに対し、夜中に目覚めた、または目覚めていない目覚めを報告した人これらの問題を経験しなかった人々よりも、彼らが不眠症に罹患したと報告する可能性はもはやなかった(OR:それぞれ1.025および1.032)。不眠症は、ほとんどの状態にわたって重症または非常に重篤であると自己申告されたが、実際に医師によって不眠症と診断された人はほとんどいなかった。年齢と性別の調整後、不眠症リスクに対する原発性疾患の重症度の独立した強い効果があり、重度のてんかん(0.93)、うつ病性障害(0.92)、および線維筋痛症(0.92)の人たちが最も高いリスク確率を占めました。
結論
多くの精神的および身体的状態にわたる不眠症の重症度および頻度の高さは、不眠症意識の向上を通じてより良い疾病管理の機会を明らかにする。
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キーワード
不眠症の重症度慢性的な医療共存症睡眠調査オンライン患者プラットフォーム
略語
NSF国立睡眠財団SD標準偏差AOR調整オッズ比GLM一般化線形固定効果モデル
1 。前書き
慢性不眠症は、米国(US)の一般人口の10〜20%が罹患している研究不足の公衆衛生危機であり、年間数十億ドルの費用がかかる[1]、[2] 。最近の国際分類睡眠障害バージョン3(ICSD-3; 2014)、として不眠症を定義し、「十分な睡眠の機会にもかかわらず、発生した睡眠の開始、継続、統合または品質との永続的な難しさ、および関連昼間障害。」[3] National Sleep Foundation(NSF)は、5つのタイプの不眠症について説明しています:急性、慢性、併存症、発症、および維持不眠症です[4] 。しかしながら、不眠​​症の症状と原因の多様な性質、そして広範囲の身体的そして精神的な不眠症を引き起こすことが多い精神障害は、不眠症の定義について合意を形成することを困難にし、罹患集団を特定する能力を制限する。
睡眠障害、特に不眠症は、不安、鬱病、糖尿病、およびパーキンソン 病を含む1つまたは複数の医学的および精神神経学的状態と併発することがますます認識されています [2]、 [5]、 [6]、 [7]、 [8]。、[9]、[10]、[11]、[12]。不眠症の人は不眠症の人よりも複数の併存する病状を持っている可能性が高い [5]。。さらに、慢性の医学的障害を持つ患者は、健康な個人と比較して睡眠時間が少なく、回復性睡眠が少ないことが研究によって示されており、この睡眠不足は基礎疾患の症状を悪化させるかもしれません[6]、[9]、[13]。
睡眠記録、血液検査、睡眠調査(すなわち睡眠ポリグラフ)など、不眠症の診断に歴史的に使用されてきたいくつかの検査があります[1]、[14] 。それぞれ長所と短所があります。例えば、睡眠ポリグラフ検査室は高レベルの詳細を提供しますが、それらは彼らの人工的な環境と費用によって制限されます。伝統的な紙の睡眠日記は、「駐車場効果」に苦しんでいます。つまり、患者は経験に近いものではなく、一度に複数の日記を入力する可能性があります[15]、[16]。。これらの資源集約的な方法はまた、不眠症と併存疾患との間の関連についての洞察を大規模に得るための研究者の能力を制限する。仮想レジストリまたは「患者パワード研究ネットワーク」の出現は、との生活の患者からの患者報告膨大な量のデータを収集するための新しい機会を提供しています慢性疾患の自宅、あるいはモバイルデバイスの快適さから報告[17] 、[18 ]。睡眠に関する患者報告データを収集するウェブサイトは、歴史的に大規模で効率的に行うことが不可能であった方法で不眠症と慢性健康状態との関係についての研究に情報を提供する可能性を持っています。さらに、睡眠関連の症状を持つ人々は、教育、支援、さらには治療の推奨にインターネットを使用することが増えています[19]、[20]、[21]、[22]、[23]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]、[29]、[30]。
PatientLikeMe(PLM)は、その多くが慢性(筋萎縮性側索硬化症など)のさまざまな状態に専念している患者コミュニティを持つ患者主導の研究ネットワークです。、パーキンソン病、てんかん)。本研究では、PLM研究ネットワークを使用して、ネットワーク内ですでに1つまたは複数の疾患/障害を有すると自己定義された患者における不眠症の発生率および性質に関するデータを収集した。我々は、PLM集団における不眠症の全体的な有病率を説明し、PLMメンバーが経験した不眠症の性質を特徴付けるために、PLMメンバーのサブセットに横断的調査を開発し、実施した。私たちの目標はいくつかの重要な質問を探求することでした:(1)主要な慢性的な条件を持つオンラインコミュニティで不眠症の率はいくらですか?(2)不眠症の特徴は、精神的および身体的条件によって異なりますか。(3)不眠症のリスクに対する重要な人口統計学的および疾患の側面の寄与は何か?
2 。材料および方法
2.1 。患者さん
PLMは2000以上の異なる条件で30万人以上のメンバーを持っています。PLMのメンバーは、睡眠障害を含むいくつかの症状に関するデータを定期的に共有するように招待されているため、多くの深刻な慢性疾患にわたって不眠症を調べるためのユニークな機会を生み出しています。PLMは、病歴、特定の病状の転帰、症状、治療、副作用、手技、入院、血液検査、生活の質、および構造化されていないフリーテキストなど、さまざまな健康データを患者から直接収集する適応型データ収集システムです。登録時に、患者は彼らの選択したのと同じくらい多くの二次的な条件 – そして彼らが選択したのと同じくらい多くの二次的な条件 – を彼らの主要な理由に入力するように求められます。
データ入力は、規制活動に関する医学辞典(MedDRA)[31]、国際機能分類、障害および健康(ICF)[32] 、国際疾病分類(ICD-10)[33 ]などの医学オントロジーによって裏付けられている。] 、および米国国立医学図書館のRxNorm(RxNorm)などのデータベースによる[34]。患者が提出した用語は訓練を受けた臨床医によって検討され、関連する臨床用語にマッピングされている[35]、[36]。。特定の時点(例えば、人口統計、一般に処方された治療、および一般的な症状)で一般的な個人の健康データを送信して、選択したスケジュールでできるだけ少ないまたは多くの情報を入力するように求められます。
2.2 。カスタム横断睡眠調査
2.2.1。調査開発
PLM集団における不眠症の全体的な罹患率をより詳細に説明し、患者が経験した不眠症の性質を特徴付け、そして患者がどのように彼らの睡眠問題を見て対処したかを理解するために横断調査を開発した。調査は(PLMプラットフォームでのすべてのデータ入力と同様に)英語で行われました。パイロット調査は、2013年6月に2週間にわたって100人のPLMユーザーを対象にテストされました。最終調査では、質問の文言を明確にし、分岐パターンを合理化するために、パイロットグループからのフィードバックに基づいて変更が行われました。最終調査は、9つの分野(一般的な健康、睡眠障害、NSF質問、睡眠障害の重症度、睡眠の質)内の96項目から構成されていました、助け探し、睡眠薬の使用、そして有効性と態度)。一般的な健康、睡眠障害、不眠症のリスク、使用される治療法、および睡眠障害の生活の質への影響に関する質問が含まれていました。
次に、調査回答を、利用者の識別番号によって、人口統計情報、主な健康状態、報告されている他の併存症状、不眠症症状の報告、および典型的な不眠症の重症度スコアを含む利用可能な患者プロフィールデータと照合した。PLMのメンバーが慢性症状に広く関連する5つの中核症状を評価するように勧誘されると、不眠症症状の報告が得られます。(1)不安気分、(2)気分低下、(3)疲労、(4)不眠症、および(5)疼痛。それぞれが単一の項目であり、重大度尺度(なし、軽度、中程度、または重度)で評価されています。症状の重症度が評価されると同時に日付印が記録され、患者は時間とともに評価を追加することができます。このようにして、長期不眠症の症状プロファイルが収集される。
2.2.2。不眠症リスクの推定
NSFは、(1)目覚めのない気分の喪失、(2)眠りにくい、(3)夜中の目覚め、(4)早すぎる目覚めを含む4つの主な特徴によって不眠症を分類している[4]。これらの不眠症の特徴は、独立してまたは一緒に起こり得る。各回答者の不眠症のリスクを推定するために、参加者は過去12か月間の睡眠障害について一連の質問を受けました。これには、不眠症の4つのNSF特性および患者がそれらを経験する頻度(毎晩/ほぼ毎晩、週に数泊、月に数泊、まれに、または決してない)が含まれました。)さらに、参加者は、睡眠障害が日常の活動にどの程度影響を及ぼしたかを尋ねられました(まったく、少し、いくつか、非常に多くはありません)。彼らの問題は、少なくとも発生したことを報告した人は週に数泊し、それが彼らの毎日の活動(影響を受けたことを多くまたは非常には)NSFの定義によると、不眠症のリスクがあると分類された[37] 。
4つの異なる睡眠サブタイプは、前述の不眠症の4つのNSF特性に基づいていた。睡眠サブタイプを持つために、回答者はNSFの定義に従って、頻度と影響に基づいた特性を報告しました。回答者は、自分自身を複数のNSF睡眠サブタイプを持つものとして識別することができます。NSFの不眠症の定義に加えて、調査参加者は、睡眠障害があると思うかどうかについても質問されました(はい、いいえ、確信がありません)。応答これらはいかわからがない彼らの睡眠の問題が原因を含むいくつかの他の条件または理由(対不眠症であった程度について尋ねた睡眠時無呼吸症候群、下肢静止不能症候群(RLS)、うつ病ストレス/不安の歯は研削、そして心配)。回答者は、自分の睡眠障害が不眠症によるものであると答え、全然、少しでも、いくつかでも、多くでも、あるいは極端でもないと答えてもよいでしょう。この措置は、さらに、それらの応答解析、前に二分されたいくつかを、多くの、または非常に彼らがなかった人に対して不眠症を持っていた自己報告したものであった(すなわち、答えた人の全くないか、ほとんどありません)。回答者はまた、彼らが不眠症と診断されたかどうか尋ねられた(はい/いいえ)。
睡眠障害があるかどうかわからないと回答した参加者は、自分の問題の深刻度を「なし」(0)、「軽度」(1)、「普通」(2)、「深刻」(3)、または非常に深刻(4)と評価しました。 。回答者は過去12ヶ月間の主な健康上の問題の深刻度を評価するよう求められ、回答の選択肢はなし(0)、軽度(1)、中程度(2)、重度(3)、非常に重度(4) 。多変量モデリングの前に、一次状態の重症度は3つのカテゴリーに分類された:(1)軽度(なしおよび軽度を含む)、(2)中等度(3)重度(重度および非常に重度を含む)。
すべての長期不眠症症状データについて、典型的な不眠症の重症度は、回答者1人当たりの複数の不眠症症状の報告にわたって最も一般的に報告された症状値として定義され、関係がある場合はデフォルトの重症度が低い。
2.2.3。調査対象基準
調査の包含基準は、調査開始前の過去90日以内にサイトでアクティブだった(つまりログインした)、18歳を超えたPLMのメンバーでした。調査に招待された人には、調査の目的を説明するプライベートメッセージがウェブサイトに送信されました。このメッセージは、潜在的な参加者が、研究に参加するかまたは研究を中止するためのボタンをクリックすることを要求した。オプトアウトした人々には、試験への参加に関するそれ以上のメッセージは送られませんでした。メッセージを開かなかった人、またはアンケートに参加すること、またはアンケートをオプトアウトすることを選択しなかった人には、簡単なリマインダーメッセージが送信されました。続行することを選択した人は、調査の開始ページに移動しました。この調査は、2013年7月15日から2013年7月30日までの間に、PLM Webサイトのユーザー31,208人に対して行われました。
2.3 。統計分析
平均疾患期間は、調査終了日(2013年7月31日)と患者の最初に報告された彼らの原発症状の症状(多くの場合遡及的に報告)との差として計算された。性別や年齢などの主要な人口統計学的変数も、プロファイルデータから調査回答まで一致しました。
主な分析の序文として、調査回答者と回答者以外の回答者をさまざまな人口統計学的特性について比較し、潜在的な回答バイアスを検出しました。記述統計量を使用して、調査の変数と測定値の分布、および慢性状態にわたる不眠症の割合を記述しました。頻度(n)とパーセント(%)はカテゴリー変数に使用され、平均と標準偏差(SD)は連続変数の中心的傾向を説明するために使用されました。カイ2乗統計などの分割表法を使用して、各睡眠障害の重症度レベルで診断された割合などのカテゴリ変数間の2変量の関連性をテストし、適切な場合はFisherの厳密検定を使用しました。
単変量および多変量ロジスティック回帰モデル化を使用して、患者が様々なNSF睡眠サブタイプ予測因子を有するか否かに基づいて、自己申告不眠症(yes / no)などの興味ある二分転帰を評価した。基本的な感度分析は、層内の均質性とそれらの間の不均質性を確実にするカットポイントを定義するために、二分法前に自己申告不眠症などの序数結果変数に対して行われた。
モデルを構築する前は、最も実行可能なバイナリ分割を定義するために、年齢は連続変数と通常スコア変数の両方としてモデルに入力されていました。60歳以上の人々は、60歳未満の人々と比較してNSF定義の不眠症リスクの異なるリスクを経験した。最終的な年齢変数の分類は、尤度比検定で確認されました。
人口統計学的、臨床的、および状態関連因子に基づいて不眠症リスクの存在を予測するために、一連の3つの多変数ロジスティック回帰モデルを実行し、各モデルへの予測因子の入力には順次アプローチを使用しました。人口学的特性のみからなる基本モデルが最初に実行されました。一次条件の重大度は次のモデルに入力され、最終モデルには一次条件のタイプと重大度が含まれていました。すでにモデル内に強い予測子がある場合の追加の効果を確認するため、および既存の共変量の効果推定値の変化を確認するために、モデル全体に​​変数を順次入力しました。それは1つのタイプと重症度が 一次状態はNSF定義の不眠症リスクに不均一な影響を及ぼし(そして各重症度レベルでの一次状態の個々の影響をよりよく見分けるために)、条件/重症度相互作用項が最終モデルに追加された。ロジスティック回帰モデルの調整報告オッズ比(AOR)、対応する信頼区間、およびモデル適合の推定値(c統計量によって定量化された場合)[38]。
最終モデルは、GLIMMIX法を用いたロジットリンク機能を有するロジスティック回帰および一般化線形固定効果モデル(GLM)の両方として適合した。これにより、他のモデル共変量を制御しながら、各一次状態タイプについておよび各状態/重症度レベルで不眠症の個々の予測確率をモデル化することができた。最終的なモデルは、特に細胞数が少なかった原発性疾患について、該当する疾患数の合計を増やすために、調査の回答の全母集団(不完全な調査を含む)を使用しました。影響推定値の変化を観察するために、調査完了者間の事後感度分析を実施した。P0.05以下の値は統計的に有意とみなされ、すべての検定は両側でした。分析はSASバージョン9.4(米国、ノースカロライナ州ケアリーの統計分析ソフトウェア)で実施した。
3 。結果
3.1 。調査参加者
調査当時、合計63,028人のPLMメンバーが少なくとも一度は不眠症の症状報告を完了していた。この調査は、過去90日間に少なくとも1回PLM Webサイトにログオンした31,208人のユーザーに実施されました。調査実施期間中、合計513人の招待された患者が自分のユーザーアカウントを無効にしたため、30,695人のメンバーが分析可能な招待状を提供しました(補足図S1)。電子メールで招待された招待状を開いた人のうち、1765人がアンケートに回答し、6457人がアンケートに参加し続け(45.7%の参加率)、5256人がアンケート全体を完了しました(37.3%の完了率)。調査回答者の分析(N  = 6457)および非回答(nは = 22,473)は、平均して、回答者は非回答者よりわずかに高齢であることを示した(平均:50.3; SD 12.8 vs 46.9; SD:13.9; p  <0.05)しかし、性別の分布と最も主要な条件の頻度はグループ間で同程度でした。しかしながら、非回答者と比較して、回答者は多発性硬化症を報告することが多かった(15.1%対10.4%; p  <0.01)またはパーキンソン病(6.8%対3.4%;p  <2)糖尿病(7.7%対11.0%; p  < 0.01)その主な症状として0.01)。 3.2 。調査対象者の主な条件 表1は、5256人の調査対象者の人口統計学的および臨床的特徴を概説したものであり、一次状態によって細分化されています。調査対象者は主に女性(69.5%)、平均50歳、半数以上が米国(62.5%)、そして大多数が少なくともいくつかの大学(80.2%)を修了していました。条件別の結果は、一次条件によるPLMの性別分布が女性比率が高く、より広い人口と比較してより高い教育水準を報告したことを示唆している。 表1。PatientLikeMe調査の人口統計データは、主要な条件によって補完されます。 合計 線維筋痛症 多発性硬化症 2型糖尿病 パーキンソン病 てんかん うつ病 ALS 双極性障害 慢性関節リウマチ クローン病 IPF n(全体のうち) 5256(100) 869(16.5) 802(15.3) 405(7.7) 356(6.8) 266(5.1) 185(3.5) 185(3.5) 184(3.5) 167(3.2) 80(1.5) 71(1.4) 女性、% 69.6 92.4 77.5 51.1 51.4 59.4 68.6 42.7 70.6 89.8 77.5 45.1 年数、平均(SD) 50.6 (12.5) 49.8 (10.5) 49.8 (10.3) 55.8 (10.1) 62.8 (8.8) 45.4 (12.7) 46.4 (12.0) 57.7 (9.6) 43.0 (11.9) 50.3 (11.1) 43.3 (12.3) 65.0 (8.2) 人種、白% 88.5 91.4 90.5 74.3 93.8 88.7 87.5 94.6 86.9 87.4 97.5 94.3 アメリカ、%b 62.5 61.5 75.9 26.2 76.1 80.8 56.8 65.4 60.9 58.1 35.0 66.2 教育レベル:いくつかの大学以上、% 80.2 78.8 82.4 72.4 88.6 82.1 79.8 88.9 79.8 80.1 68.0 74.6 疾患期間、y 平均(SD)a 15.3 (12.6) 15.4 (11.4) 15.7 (10.6) 10.7 (8.6) 9.3 (6.8) 26.5 (15.6) 21.5 (14.0) 6.2 (5.7) 22.7 (13.7) 13.4 (11.5) 21.1 (12.8) 4.3 (3.8) 略語:線維  、線維筋痛。ALS、筋萎縮性側索硬化症。IPF、イディオティック肺線維症。 ある  疾病期間についての分析可能なデータを用いてn= 3965。 b 調査完了者の約90%は、米国(62.5%)、英国(12.8%)、カナダ(8.8%)、またはオーストラリア(3.8%)のいずれかでした。 回答者の最大グループは、原発性線維筋痛症(n  = 869、16.5%)、続いて多発性硬化症(n  = 802、15.3%)、2型糖尿病(n  = 405、7.7%)、およびパーキンソン病(n  = 356 )の患者でした、6.8%)(表1)。次に報告される主な症状には、筋萎縮性側索硬化症、双極性障害(IおよびII)、クローン病、うつ病(軽度のうつ病、大うつ病性障害、心的外傷後ストレス障害を含む)、てんかん、特発性肺線維症が含まれます、および慢性関節リウマチ。これが調査完了者の全サンプルの68%近くを占めています。サンプル間の平均原発性疾患の持続期間は15.3年であり、その場合、てんかんは26年で最も長く、特発性肺線維症の患者は最初の症状から最短の期間であり、平均4年であった。 3.3 。諸条件にわたる不眠症の割合 米国の一般人口の9%と比較して[39]、NSFの定義によると、調査全体を完了した米国ベースのPLM回答者の78%が不眠症のリスクにさらされています。頻度と影響を考慮して、そしてすべての場合において、PLMの米国の人口はNSFによって報告された一般的な米国の人口よりも2倍高いレベルで各睡眠問題を報告しました(図1A )。さらに、PLMの回答者の44%が覚醒を報告しています夜間に42%が毎晩またはほぼ毎晩リフレッシュされずに目覚めを報告しました。より大きなPLMコホート(〜63%米国)は、NSFコホート(69.6%対51%)によって評価されるように一般的な米国の人口より高い女性比率を持っていたが、2つのサンプルは年齢(50.6歳vs 49年)や人種的な構成(88.5パーセント白対白84%)[39] 。NSFは同数の男女をサンプリングすることを目的としていたため、睡眠障害を経験している米国の一般人口と比較してPLM人口がどれほど多くの女性であるかは不明である。 図1 高解像度画像をダウンロード(237KB)フルサイズの画像をダウンロード 図1。A)米国を本拠とするPatientLikeMe調査と比較して、一般的な米国成人集団(NSF)で不眠症の危険性がある患者は、他の慢性疾患を補完します。B)患者の割合LikeMe調査は、主な条件から、不眠症の危険性があると判断しています。略語:PLM、PatientLikeMeアンケートの補足。NSF、National Sleep Foundationによる米国の一般成人人口。 調査を完了した参加者の場合、調べた各主要症状について50%を超える患者が不眠症の危険にさらされていました。NSFの定義による不眠症リスクは、線維筋痛症(91.5%)、クローン病(87.5%)、鬱病性障害(85.4%)、および慢性関節リウマチ(85.0%)を有する人々で最も高かった(図1B)。 一次状態を報告したすべての調査対象者について、回答者が医師によって正式に不眠症と診断されたと報告されたかどうか、未診断かどうか、または各一次状態について不明であるかどうかをさらに分析しました(図2)。いずれの場合も、NSF基準によると、特定の一次状態内の半分以上が不眠症の危険にさらされていたが、各主要状態にわたって、大多数の回答者は医師によって不眠症と診断されていないと報告した。未診断の不眠症の最大割合は、筋萎縮性側索硬化症を主な症状として報告した人の96.2%であり、最低割合は鬱病性障害のある人の60%でした。 図2 高解像度画像をダウンロード(188KB)フルサイズの画像をダウンロード 図2。一次状態による不眠症診断 3.4 。重症度と診断による、状態を横切る不眠症の特徴 ほとんどの症状において、患者報告の不眠症診断は、最も重度の不眠症重症度スコアと有意に関連していました(図3)。しかしながら、長期にわたって最も重度の不眠症のスコアを有する患者の中でさえ、診断率はそれほど高くはなかった。線維筋痛症患者の中で重度の不眠症を報告しているのは37.0%のみであり、鬱病性障害を有する患者の中で重度の不眠症を報告しているのは42.9%のみであった(図3)。)てんかんおよび特発性肺線維症を除いて、ほとんどの状態で、重度の不眠症患者の50%未満が、医療提供者によって不眠症と診断されたと報告しています。慢性関節リウマチおよび2型糖尿病については、典型的に重度の不眠症(それぞれ18.2%および11.7%)を有する患者の20%未満が正式に診断された。 図3 高解像度画像をダウンロード(227KB)フルサイズの画像をダウンロード 図3。典型的な不眠症の重症度レベルで不眠症診断を報告している患者の割合。 中等度の典型的な不眠症の診断率は一般に最も重度のものの診断率と類似していたが、多くの場合、それらはかなり低かった(筋萎縮性側索硬化症、てんかん、線維筋痛症、多発性硬化症、パーキンソン病)。より高い(双極性障害、慢性関節リウマチ、および2型糖尿病)。これは、少なくともいくつかの症状については重度の不眠症が予想されることを示している可能性があり、正式な診断を保証する独立した問題ではなく、症状自体の副産物または症状と見なされることがあります。 3.5 。NSF基準による条件を超えた不眠症の特徴 回答者が1つ以上の睡眠障害を同時に経験する可能性があるため、睡眠障害の負担は、サンプル全体の中でも、一次状態によっても計算されました。全体で は、人口の33.1%(n = 1742)に4つすべての睡眠問題(または4つすべてのNSFサブタイプ、すなわち目覚めの不快感、眠り難い、真夜中の目覚め、および早めの目覚め)がありました22.0 %(n  = 1158)が1つ、13.8%(n  = 727)が2つ、8.1%(n)が = 427)3つありました。4つのタイプすべての睡眠障害を経験していると報告した回答者の割合が最も高い不眠症の最も重い負担は、線維筋痛症(61.1%)、鬱病性障害(42.2%)、双極性障害(42.4%)、クローン病(38.8)です。 %)、および慢性関節リウマチ(38.3%)(図4)。 図4 高解像度画像をダウンロードする(212KB)フルサイズの画像をダウンロード 図4。条件を超えて不眠症の負担。 各睡眠サブタイプの頻度の評価は、調査参加者の間で、そして主要な条件によって行われた。条件特異的な結果は、サンプル集団全体で観察されたのとほぼ同じ傾向を示した。すなわち、4つのNSF定義睡眠サブタイプのうち、11の主要な状態にわたって最も一般的に報告されたサブタイプは、リフレッシュされずに起きて夜間に起きていた(補足図S2)。眠りに落ちることは、鬱病性障害および双極性障害を除くあらゆる症状について最も一般的でない亜型であった。 患者の不眠症の重症度/罹患率の解釈も同様に重要でした。4つの睡眠サブタイプに対して自己申告不眠症が退行した場合、眠りに落ちにくいと報告した患者は、自己申告不眠症の約2倍の確率(OR:1.84; 95%CI:1.5–2.1)を示した。他の3つのサブタイプのいずれかを調整した後も、眠りにつくことは難しくありません(図5)。夜間の目覚めまたはリフレッシュされていない目覚めを報告した患者は、他のサブタイプをコントロールした後でさえも、これらの睡眠障害を経験しなかった人よりも不眠症を患ったと報告する可能性が低くなりました。難易度眠りに落ちると早期覚醒)。 図5 高解像度画像をダウンロードする(86KB)フルサイズの画像をダウンロード 図5。NSF定義不眠症型の関数としての自己申告不眠症のモデリング 3.6 。NSF定義の不眠症リスクに対する人口統計学的および疾患の側面の寄与 一連のモデルの結果を表2に示します。未調整の人口統計モデル(モデル1)に見られるように、女性の性別と年齢の上昇は不眠症リスクの重要な予測因子でした。具体的には、女性は男性と比較して不眠症の1.67倍(すなわち、67%高いリスク)であった(AOR:1.67; 95%CI:1.45、1.91)一方、60歳以上の女性はわずか0.57倍のオッズ(または60歳未満の若者と比較した場合、不眠症のリスクがある可能性は43%低かった(AOR:0.57; 95%CI:0.50、0.66)。 表2。NSF定義の不眠症リスクに対する人口統計学的および疾患の大きさの寄与のモデリング モデル1 a モデル2 a モデル3 a または 95%CI または 95%CI または 95%CI 予測確率 平均値(下、上) p値 共変量 女性(はい) 1.67 1.45、1.91 1.45 1.26、1.67 1.14 (0.96、1.35) – – 0.12 60歳以上 0.57 0.50、0.66 0.59 0.51、0.68 0.61 (0.51、0.73) – – <0.001 条件の重大度 – – 1.78 1.65、1.93 – – – – <0.001 条件タイプ – – – – – – – – <0.001 条件の重大度 – – – – – – – – 0.42 ALS  マイルド – – – – – – 0.43 0.27、0.60 –  中程度 – – – – – – 0.58 0.48、0.67 –  ひどい – – – – – – 0.61 0.49、0.70 – 双極性障害  マイルド – – – – – – 0.57 0.41、0.70 –  中程度 – – – – – – 0.83 0.72、0.89 0.24  ひどい – – – – – – 0.84 0.75、0.90 0.23 クローン病  マイルド – – – – – – 0.59 0.36、0.79 –  中程度 – – – – – – 0.86 0.73、0.93 0.24  ひどい – – – – – – 0.89 0.70、0.96 0.26 うつ病  マイルド – – – – – – 0.61 0.43、0.76 –  中程度 – – – – – – 0.79 0.69、0.85 0.68  ひどい – – – – – – 0.92 0.83、0.96 0.06 てんかん  マイルド – – – – – – 0.62 0.52、0.70 –  中程度 – – – – – – 0.74 0.66、0.81 北東  ひどい – – – – – – 0.93 0.81、0.97 0.05 線維筋痛症  マイルド – – – – – – 0.80 0.60、0.91 –  中程度 – – – – – – 0.87 0.83、0.90 0.35  ひどい – – – – – – 0.92 0.89、0.93 0.30 IPF  マイルド – – – – – – 0.73 0.52、0.87 –  中程度 – – – – – – 0.72 0.58、0.82 0.35  ひどい – – – – – – 0.71 0.49、0.86 0.30 多発性硬化症  マイルド – – – – – – 0.58 0.51、0.63 –  中程度 – – – – – – 0.73 0.68、0.76 0.85  ひどい – – – – – – 0.84 0.77、0.88 0.19 パーキンソン病  マイルド – – – – – – 0.65 0.55、0.73 –  中程度 – – – – – – 0.76 0.69、0.80 0.88  ひどい – – – – – – 0.82 0.79、0.90 0.67 慢性関節リウマチ  マイルド – – – – – – 0.69 0.43、0.86 –  中程度 – – – – – – 0.82 0.72、0.88 0.86  ひどい – – – – – – 0.79 0.68、0.86 0.77 2型糖尿病  マイルド – – – – – – 0.59 0.50、0.66 –  中程度 – – – – – – 0.73 0.67、0.78 0.87  ひどい – – – – – – 0.86 0.77、0.91 0.15 略語:ALS、筋萎縮性側索硬化症。IPF、特発性肺線維症。NE、推定できません。  ある 対応するc統計量は、モデル1、2、および3で、それぞれ0.59、0.67、および0.71でした。 主要な条件の重大度(モデル2)のために制御する場合は、女性の性別や高齢の不眠症のリスクの少ない重要な予測因子(:1.45;高齢OR:女性の性別や0.59)となった一方で、主症状の重症度の一人一単位増加のために、(なしに軽度、軽度から中等度、中等度から重度、または重度から非常に重度の不眠症リスクは78%増加しました(AOR:1.78; 95%CI:1.65、1.93)。さらに、モデル2は不眠症リスクの分類に関してモデル1よりも優れています(c統計量= 0.67対0.59)。 完全かつ最終的なモデル(モデル3)では、人口統計学的共変量、重症度、一次状態タイプ、および一次状態タイプと重症度の間の相互作用が含まれていた。重度または極度に重度のレベルのてんかん、鬱病、および線維筋痛症は、不眠症リスクの予測される可能性が最も高く、年齢と性別で制御した(93%(0.81-0.97); 92%(0.83-0.96);および92%(0.89–)。すべての重症度レベルでの筋萎縮性側索硬化症は不眠症リスクの最も低い予測確率を持っていました(表2)。 すべての病状にわたって、最も軽度の一次病状であっても、不眠症の危険にさらされる確率は少なくとも50%であったことに注意することが重要です。状態や重症度などの臨床的要因を調整すると、調整されたOR推定値[AOR(女性)= 1.14、AOR(≥60歳)= 0.61]で示されるように女性の性別および高齢の影響は有意に減少しました。また、0.71のc統計量を持つ、最も適しています(表2)。 重症度レベルにわたる不眠症リスクのパターンは、一次状態によって異なります。いくつかの慢性疾患(多発性硬化症および2型糖尿病を含む)では、不眠症のリスクは各レベルの原発疾患の重症度で一様に増加したが、特発性肺線維症および慢性関節リウマチなどの他の状態では、不眠症リスクは増加による影響がそれほど強くなかった原発性疾患の重症度 最終モデルは、調査対象者のみの間に事後に再実行された(データは示さず)。不眠症リスクがすべての重症度レベルにわたって上昇したクローン病を除いて、効果の推定値は有意には変化しなかった。しかしながら、全体的に少数の原発性クローン病患者(n  = 80)のため、そして特に軽度および重度の重症度レベルで、対応するエラーバーは広かった。 全体的に、モデル結果は、不眠症リスクの予測確率は、併存疾患のある人々の間で一様に高く、てんかん、鬱病性障害、および線維筋痛症の人々の間で最も重大なレベルで不眠症の予測確率が最も高いように思われる。年齢や性別を調整した後でも、不眠症リスクに対する原発性疾患の重症度の独立した強い影響があります。 4 。討論 この研究の結果は、睡眠の問題が広く理解されているよりも慢性疾患を超えてはるかに一般的であることを示唆しています。併存人口のほとんどの患者が不眠症の危険にさらされており、大幅な睡眠障害を経験していることがわかりました。調査した11の主要症状のうち8つについて、NSFで定義されているように、20%以上の患者が4種類すべての睡眠障害を経験した。それにもかかわらず、睡眠障害の診断と認識にはギャップが残っていました。私たちの研究では、比較的高い睡眠障害の重症度レベルの患者の中でさえ、医師によって不眠症と診断されたと報告した患者は比較的少数です。我々はまた、彼らが中期的な経験をしたときに、患者が不眠症を有すると自己報告することは比較的ありそうもないことを見出した。他の種類の睡眠の問題とは対照的に、夜間の目覚め。 NSF定義の不眠症リスクに対する人口統計学的および疾患の大きさの寄与をモデル化すると、重度の人口統計学のために制御した後でも、重症てんかん、線維筋痛、および鬱病性障害の予測確率が最も高かった(それぞれ0.93、0.92、および0.92)。性別や年齢などの予測因子 これは、睡眠障害と疼痛、心身症および不安障害、およびてんかん性障害における発作頻度との強い相関関係を見出した文献を反映しています [2]、 [5]、 [6]、 [7]、 [8]、 [ 9]、 [10]、 [11]、[12] 。事後分析では、クローン病のすべての重症度レベルにわたって不眠症リスクが上昇していることもわかりました。ただし、対応するエラーバーは広くなっています。これらのデータは、活動性クローン病では疲労と睡眠不足が非常に多く見られ、不活発な疾患を持つ多くの人々にとって重大な懸念があることを示した集団ベースの研究と一致しています[40]。 他の研究と同様に、女性の性別は不眠症リスクの可能性を高めることがわかっています[41]、[42]、[43]、[44]、[45] 。また、60歳以上の高齢者でも不眠症のリスクが低下しています。2003年のNSFの調査「アメリカでの睡眠」は、併存症の高齢者の間では、睡眠障害の訴えはしばしば併存症の二次的なものであり、それ自体は加齢によるものではないことを見出した[14]。50歳以上の成人における慢性症状と自己申告による重度/極度の睡眠障害との関連を調べた別の研究では、[12]著者らは、慢性疾患の数と睡眠障害の間に線形関係があることを見出し、そして慢性疾患の患者の間で共存する睡眠障害を識別し、それらを同時に治療することがより良い治療結果につながることを示唆した。我々の研究で観察された高齢者の保護効果は、NSFの定義によれば、高齢者が自分の睡眠障害が自分たちの生活に多大または極度に影響を及ぼすことを報告する可能性が低いという事実によると考えられます。 この研究にはいくつかの制限があります。主な結果は不眠症のNSF定義でしたが、睡眠障害の頻度と影響について自己報告している患者は不眠症の臨床的定義と密接に関連している場合とそうでない場合があります。この母集団の併存する状況は、主な関心のある状態を持つ個人も二次的な病気として列挙された状態をいくつでも持っているかもしれないので、不眠症リスクの直接の状態ごとの比較を複雑にします[46]、[47]、[48]、[ 49]、[50]、[51]。同様に、不眠症の診断および典型的な不眠症の重症度の分析では、現在の活動または一次状態の悪化は抑制されていませんでした。 我々の分析はまた、不穏下肢症候群(RLS)または閉塞性睡眠時無呼吸などの不眠症以外の睡眠関連合併症を報告した個人を制御または除去しなかった(OSA)ただし、この種の併存症の集団から睡眠関連の併存症の人を取り除くと、有効サンプル数が減少し、特に研究されているあまり普及していない状態では、不眠症リスクの推定値を取得することが困難になります。さらに、潜在的に睡眠症状を悪化させたり、ここで言及されている睡眠サブタイプの自己申告罹患率を上昇させる可能性がある処方薬または市販薬(OTC)薬およびその他の薬(カフェインなど)の使用も、検査時に制御されませんでした一次状態と不眠症リスクとの関連。さらに、クローン病や特発性肺線維症などの特定の原発性疾患に対する効果推定各状態群を構成する少数の患者のためにすでに不安定になっている可能性があり、その後さらに3つの重症度レベルによって層別化された。 もう1つの制限は、PLMデータベースではすべての疾患に平等に曝露されるわけではなく、筋萎縮性側索硬化症などのいくつかは過剰に表現される可能性がある。PLM集団は、全体として、不眠症患者集団に一般化することができないかもしれず、それは、同じくらい多くの一般的な病気と共に現れるかもしれないし、そうでないかもしれない。定期的に健康ベースのインターネットサイトを利用する患者集団反映した患者の実際、PLMの人口は、一般的には、ここで学ん条件にわたって、より多くの女性に偏っ教育を受け、従事しているグループ、[52] 、[53] 。一般的な病気や症状の存在は、実世界の患者調査研究の間では一般的です。比較のためにバランスのとれた(そしてそうでなければ健康な)患者群を達成しようと努めるランダム化比較試験。臨床試験が睡眠障害患者の一般集団をも完全に反映しているかどうかは議論の余地があります。 これらの制限にもかかわらず、これは睡眠障害と不眠症の症状に関する調査に基づく最大の研究の1つです[39]、[54]、[55] 。オンラインの患者主導型研究プラットフォームの出現は、特に不眠症などの一般的な疾患のために、頻繁な間隔で多数の患者からのデータへの迅速なアクセスを提供することによって、特定の形態の臨床研究に大きな期待を寄せています。彼らがどのように彼らの不眠症を知覚するかについての「患者の声」をとらえることは、臨床医と患者の間のより一般的な理解を促進するはずです。オンライン患者登録また、特定の集団が経験する最も一般的で抵抗性のある睡眠の問題をより直接的に解決するための臨床試験のデザインに影響を与える可能性があります。大規模な臨床試験は多大な費用をかけて行われており、仮想レジストリは重要性と意義を増しながら代替的な役割を果たすことができます。そのような情報は、不眠症の罹患率、その進行および緩解、長期にわたって不眠症を維持する危険因子、ならびに同じ患者集団において有効または無効な治療戦略のより正確な説明につながり得る。併存する条件。 臨床レベルでは、これらのデータは、慢性の病状を有する患者を治療する医師または研究者が、用語「不眠症」のみを使用するのではなく、異なる段階で患者に睡眠について尋ねることを検討したいことを示唆している。私たちの研究における彼らの不眠症の重症度/罹患率の患者の解釈は、夜の間に目覚めた人またはリフレッシュされていない目覚めた人を示していますこれらの睡眠障害を経験していない人よりも不眠症に罹患していると報告する可能性が低く、潜在的に過少診断につながっていました。我々の研究で観察された高レベルの不眠症および他の病気との相関は、複雑な併存症の状況において不眠症を管理するための臨床医が疾患特異的な戦略を開発する必要性を示唆している。どの治療が効果的であるか(そして成功しなかったか)治療の背景を理解するために、不眠症の要因を臨床的に評価するより良い方法が必要です。状態による不眠症の定性的経験のより深い理解もまた必要である。睡眠が健康と幸福にとって特に重要な問題であると考えると、特に併存する状態に苦しんでいる個人では、 資金源 この研究は、ニュージャージー州ケニルワースのMerck&Co.、Inc。スポンサーは、この論文の最後から2番目のバージョンをレビューしましたが、研究デザインには役割がありませんでした。データの収集、分析および解釈 報告書の執筆中。そして出版のために記事を提出するという決定において。 利益相反 James Heywood氏、Bozena Katic氏、Emil Chiauzzi氏、Timothy E Vaughan氏、Kristina Simacek氏、Paul Wicks氏は、PatientLikeMeの従業員であり、株式/株式オプションを保有しています。PatientsLikeMe研究チームは、Abbvie、Accorda、Actelion、Amgen、AstraZeneca、Avanir、Biogenから研究資金(会議サポートおよびコンサルティング料を含む)を受け取っています。、ベーリンガーインゲルハイム、ジェンザイム、ヤンセン、ジョンソン&ジョンソン、メルク、ノバルティス、サノフィ、およびUCB。PatientLikeMe R&Dチームは、Kaiser Permanente、Robert Wood Johnson Foundation、Sage Bionetworks、The AKU Society、およびUniversity of Marylandから研究助成金を受けています。Paul Wicksは、Bayerから講演料を受け取っています。James Heywoodは、DIAを含む複数の製薬会社や団体から講演料を受け取っており、睡眠中にアプリケーションを使用する可能性があるバイオーム療法を開発しているAOBiomeの会長兼大株主です。Christopher WinrowとJohn Rengerは現在Merckの従業員であり、ストック/ストックオプションを保有しています。Sachin JainはMerckの元従業員であり、ストック/ストックオプションを保有しています。Fred Turekはコンサルタントを務め、無関係の研究に対してMerckから助成金の支援を受けました。 この記事に関連する潜在的な利益相反のためのICMJE統一開示フォームは、次のリンクをクリックすることによって閲覧することができます:http : //dx.doi.org/10.1016/j.sleep.2015.07.024。 Acrobat PDFファイルのダウンロード(191KB)pdfファイルのヘルプ 利害の衝突。潜在的な利益相反の開示フォームのICMJEフォーム。 謝辞 この原稿の作成に協力してくれたHeather L SingsとSheila Erespe(Merck&Co.、Inc.)に感謝します。さらに、著者は、プログラムのサポートについてはPronabesh DasMahapatra(PatientLikeMe)に、図作成についてはStephanie Eaneff(patientLikeMe)に感謝します。 補足資料 付録 以下は、この記事の補足データです。 Word文書のダウンロード(1MB)docxファイルに関するヘルプ 付録S1。図S1とS2。 参考文献 [1] DJ ブイス 不眠症 JAMA 、309 (7 )(2013 )、pp。706 – 716 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [2] SS クラウス、LA Rabin Sleep America:成人慢性不眠症とそれに関連する状態の危機管理 JはDisord影響、138 (3 )(2012 )、頁192 – 212 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [3] アメリカ睡眠医学アカデミー 睡眠障害の国際分類 – 第3版(ICSD-3) http://www.aasmnet.org/library/default.aspx?id=9 2014年; 05.11.14にアクセス [4] 国立睡眠財団 不眠症 http://sleepfoundation.org/sleep-disorders-problems/insomnia(2014 ) 05.11.15にアクセス Google Scholar [5] DJ テイラー、LJ マロリー、KL リヒシュタイン、他。 医学的問題を伴う慢性不眠症の合併症 Sleep 、30 (2 )(2007 )、pp。213 – 218 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [6] 一般的な病状における JM Parish Sleep関連の問題 Chest 、135 (2 )(2009 )、pp。563 – 572 記事のダウンロードPDF CrossRef Scopusでの記録を見るGoogle Scholar [7] SDの 真鍮、李 C。S. 、S. Auerbachの 多発性硬化症の患者の睡眠障害のunderdiagnosis J Clin Sleep Med 、10 (9 )(2014 )、pp。1025 – 1031 Scopus Google Scholarでレコードを表示する [8] R. Westhovens 、EK ファンデ、A. Matthys 、ら。 慢性関節リウマチ患者の睡眠障害 J Rheumatol 、41 (1 )(2014 )、頁。31 – 40 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [9] M. Menza 、RD Dobkin 、H. マリン、ら。 パーキンソン病における睡眠障害 MOV Disord 、25 (補遺1 )(2010 )、頁S117 – 22 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [10] YC リー、LB Chibnik 、陸 B. 、ら。 関節リウマチにおける疾患活動性、睡眠、精神的苦痛および疼痛感受性の間の関係:横断的研究 Arthritis Res Ther、11(5)(2009)、p。R160 CrossRef Google Scholar [11] O. Potvin 、D. ロラン、G. ベルヴィル、ら。 高齢成人における不安と鬱病に関連する主観的睡眠特性:集団ベース研究 INT J Geriatr精神医学、29 (12 )(2014 )、頁1262 – 1270 Epub 2014 4月15日 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [12] A. 小柳、N. ガリン、B. オラヤ、ら。 9か国における50歳以上の成人の慢性疾患と睡眠障害:多国籍研究 PLoS ONE 、9 (12 )(2014 )、p。e114742 CrossRef Google Scholar [13] CM Depner 、ER Stothard 、KP Wright Jr 睡眠障害および 概日 障害の代謝的影響 Curr Diab Rep、14(7)(2014)、p。507 Google Scholar [14] 国民睡眠財団 国民睡眠財団不眠症診断 http://sleepfoundation.org/insomnia/content/diagnosis(2015 ) アクセスした01.03.15 Google Scholar [15] DE Stull 、NK Leidy 、B. Parasuraman 、ら。 患者報告転帰のための最適リコール期間:課題と潜在的解決策 CURRメッドRES OPIN 、25 (4 )(2009 )、PP。929 – 942 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [16] AA 石、S. シフマン、JE シュワルツ、ら。 紙と電子日記の患者コンプライアンス Control Clin Trials 、24 (2 )(2003 )、pp。182 – 199 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [17] M. Swan クラウドソーシングによる健康調査研究:公衆衛生調査エコシステムにおける臨床試験の重要な新たな補完 J Med Internet Res、14(2)(2012)、p。e46 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [18] RL Fleurence 、AC ビール、SE シェリダン、ら。 患者主導の研究ネットワークは、患者ケアと健康研究を改善することを目的としています Health Aff(Millwood)、33 (7 )(2014 )、pp。1212 – 1219 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [19] CA ESPIE 、SD カイル、C. ウィリアムズ、ら。 自動メディアリッチウェブアプリケーションを介して配信される慢性不眠症障害に対するオンライン認知行動療法の無作為化プラセボ対照試験 睡眠、35 (6 )(2012 )、pp。769 – 781 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [20] LM Ritterband 、ET ベイリー、FP Thorndike 、ら。 不眠症の癌生存者の睡眠を改善するためのインターネット介入の初期評価 Psychooncology 、21 (7 )(2012 )、PP。695 – 705 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [21] M. Holmqvist 、N. ヴィンセント、K. ウォルシュ 不眠症のための認知行動療法の遠隔医療に基づく送達対Webベース:無作為化比較試験 Sleep Med 、15 (2 )(2014 )、pp。187 – 195 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [22] J. Lancee 、J. ヴァンデンバウト、MJ Sorbi 、ら。 電子メールを介して提供される動機づけ支援は不眠症に対するインターネット配信セルフヘルプ治療の有効性を改善する:無作為化試験 Behav Res Ther 、51 (12 )(2013 )、pp。797 – 805 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [23] FP Thorndike 、DK Saylor 、ET ベイリー、他。 不眠症に対するインターネット介入の開発と有用性および影響の認識 EJ APPL Psychol 、4 (2 )(2008 )、頁。32 – 42 Scopus Google Scholarでレコードを表示する [24] FP Thorndike 、LM Ritterband 、DK セイラー、ら。 ウェブベースの尺度としての不眠症重症度指数の検証 Behav Sleep Med 、9 (4 )(2011 )、pp。216 – 223 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [25] FP Thorndike 、LM Ritterband 、LA Gonderの-フレデリック、ら。 不眠症の成人に対するインターネット介入の無作為化対照試験:併存する心理的症状および疲労症状に対する影響 J Clin Psychol 、69 (10 )(2013 )、pp。1078 – 1093 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [26] CA ESPIE 、SD カイル、CB ミラー、ら。 持続性不眠症障害における帰属、認知および精神病理学:オンライン認知行動療法の無作為化プラセボ対照試験からの転帰および介在分析 Sleep Med 、15 (8 )(2014 )、pp。913 – 917 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [27] J. ミドルマス、Z。 デイビー、K。 カヴァナ、他。 オンラインコミュニティとソーシャルネットワークを不眠症のコンピュータ治療と統合すること:定性的研究 Br J Gen Pract 、62 (605 )(2012 )、pp。840 – 50 Scopus Google Scholarでレコードを表示する [28] J. Lancee 、MJ Sorbi 、MC Eisma 、ら。 不眠症に対するインターネットによる治療に対する支持の効果:ベースラインうつ病の重症度は重要か? Behav Ther 、45 (4 )(2014 )、pp。507 – 516 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [29] EJ de Bruin 、FJ Oort 、SM Bogels 、他。 青年期の不眠症に対するインターネットおよびグループ投与による認知行動療法の有効性:予備的研究 Behav Sleep Med 、12 (3 )(2014 )、pp。235 – 254 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [30] A. ヴァンStraten 、J. Emmelkamp 、J. デウィット、ら。 不眠症のためのガイド付きインターネット配信認知行動療法:無作為化試験 Psychol Med 、44 (7 )(2014 )、pp。1521 – 1532 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [31] 規制活動用の MedDRA Medical辞書 http://www.meddra.org/(2014 ) 10.11.14にアクセス Google Scholar [32] 世界保健機関(WHO)の 国際機能分類(ICF) http://www.who.int/classifications/icf/en/(2014 ) 10.11.14にアクセス Google Scholar [33] 世界保健機関 国際疾病分類(ICD) http://www.who.int/classifications/icd/en/(2014 ) 10.11.14にアクセス Google Scholar [34] アメリカ国立医学図書館 統一された医学言語システム http://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/(2014 ) 10.11.14にアクセス [35] CA Smith 、PJ、 Wicks patientLikeMe:民俗学としての消費者健康語彙 AMIAアンヌSYMP PROC (2008 )、頁682 – 686 Scopus Google Scholarでレコードを表示する [36] J. Kallinikos 、N. Tempini 医学的事実としての患者データ:医学的知識創造の基盤としてのソーシャルメディア実践 http://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/isre.2014.0544(2015 ) アクセス20.02.15 Google Scholar [37] アメリカの世論調査での National Sleep Foundation 2005の睡眠:成人の睡眠習慣とスタイル http://www.sleepfoundation.org/article/sleep-america-polls/2005-adult-sleep-habits-and-styles(2005 ) アクセス20.02.15 Google Scholar [38] DW Hosmer 、S. Lemeshow ロジスティック回帰モデルに基づく品質パフォーマンスの指標の信頼区間推定 Stat Med 、14 (19 )(1995 )、pp。2161 – 2172 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [39] National Sleep Foundation 2005アメリカでの睡眠プール調査結果のまとめ http://sleepfoundation.org/sites/default/files/2005_summary_of_findings.pdf(2015 ) アクセス20.02.15 Google Scholar [40] LA Graff 、N. Vincent 、JR Walker 、他。 炎症性腸疾患における疲労および睡眠障害の集団ベース研究 Inflamm腸ディス、17 (9 )(2011 )、頁1882年- 1889年 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [41] 女性の AD クリスタル 不眠症 CLINコーナー、5 (3 )(2003 )、頁。41 – 50 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [42] EH ミラーの 女性と不眠症 Clin Cornerstone 、6 (Suppl。1B )(2004 )、pp。S8 – 18 Google Scholar [43] CN ソアレス 女性の不眠症:見落とされている流行? Arch Womens Ment Health 、8 (4 )(2005 )、pp。205 – 213 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [44] S. Tamanna 、SA Geraci 女性の主な睡眠障害:(女性の健康シリーズ) South Med J 、106 (8 )(2013 )、470 – 478ページ Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [45] CN Soares 、 女性における BJ マレー 睡眠障害:臨床的証拠と治療戦略 Psychiatr Clin North Am 、29 (4 )(2006 )、pp。1095 – 1113 記事のダウンロードPDF Scopusの中に見るのレコードGoogleニュース [46] DJ テイラー、KL Lichstein 、HH Durrence 、等。 不眠症、鬱病、および不安の疫学 Sleep 、28 (11 )(2005 )、pp。1457 – 1464 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [47] JG バンミル、WJ Hoogendijk 、N. Vogelzangs 、ら。 大うつ病性障害および不安障害患者の大規模コホートにおける不眠症と睡眠期間 J Clin Psychiatry 、71 (3 )(2010 )、pp。239 – 246 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [48] M. Vendrame 、ヤン B. 、S. ジャクソン、ら。 不眠症とてんかん:アンケートに基づく研究 J Clin Sleep Med 、9 (2 )(2013 )、pp。141 – 146 Scopus Google Scholarでレコードを表示する [49] SH エリクソン てんかんと睡眠 CURR OPIN Neurol 、24 (2 )(2011 )、PP。171 – 176 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [50] B. Sivertsen 、T. Lallukka 、P. サロ、ら。 健康障害の危険因子としての不眠症:ノルウェーにおける人口ベースの大規模前向きHUNT研究の結果 J Sleep Res 、23 (2 )(2014 )、pp。124 – 132 Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [51] MP マルティネス、E。 ミロ、AI サンチェス、他。 線維筋痛症における不眠症と睡眠衛生のための認知行動療法:無作為化対照試験 J Behav Med 、37 (4 )(2014 )、683 – 697ページ Scopus Google ScholarのCrossRef ビューレコード [52] E. Kontos 、KD ブレイク、WY チョウ、ら。 eヘルス使用量の予測因子:2012年健康情報全国動向調査からのデジタルデバイドに関する洞察 J Med Internet Res、16(7)(2014)、p。e172 CrossRef Google Scholar [53] R. Thackeray 、BT Crookston 、JH West 成人の健康関連のソーシャルメディア使用の相関 J Med Internet Res、15(1)(2013)、p。e21 CrossRef Google Scholar [54] より良い睡眠協議会 調査:アメリカ人はよりよい眠りを得る方法を知っている – しかしそれに行動しない http://bettersleep.org/better-sleep/the-science-of-sleep/sleep-statistics-research/better-sleep-survey 2015年 01.04.15にアクセス [55] ABCサイエンス ビッグスリープ調査 http://www.sleepsurvey.net.au/index.php 2015年 01.04.15にアクセス 1 現在の住所:CareMore Health System / Anthem 著作権©2015作者。Elsevier BVによって出版された https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389945715009077