Schlaflosigkeit und Herz-Kreislauf-Erkrankungen: Einfluss von Verhaltensbehandlungen und Präferenzen

Hintergrund und Bedeutung: Es häufen sich Hinweise darauf, dass Schlafquantität (geringe Anzahl an Schlafstunden) und Schlafqualität (subjektive Beschwerde über Schlaflosigkeit) mit einem erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen verbunden sind, selbst nach Kontrolle anderer kardiovaskulärer Risikofaktoren. Die Prävalenz von Schlaflosigkeit nimmt mit dem Alter zu. Die Unterstützung von Erwachsenen mittleren und höheren Alters bei der Bewältigung von Schlaflosigkeit ist unerlässlich, um den Schlaf zu fördern, Angstzustände und Depressionen zu reduzieren und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu verringern. Zwei Verhaltenstherapien, Stimulus-Control-Instructions (SCI) und Schlafrestriktionstherapie (SRT) sind etablierte Behandlungen für Schlaflosigkeit. Beide Behandlungen erfordern jedoch das Engagement, die eigenen Gewohnheiten und den Lebensstil zu ändern. Es wurde festgestellt, dass Präferenzen für die Behandlung die Einhaltung und die Ergebnisse der Behandlung beeinflussen. Die Studie wird experimentelle Beweise dafür liefern, inwieweit verbesserte Schlafquantität und -qualität das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen verringern, und SCI und SRT sind wirksam beim Erreichen dieser Ergebnisse. Die Studie ist die erste, die die Zufriedenheit mit der Behandlung als den Mechanismus untersucht, der den Einfluss von Präferenzen auf die Therapietreue und -ergebnisse vermittelt.

Ziele: Die Studie adressiert inhaltliche und methodische Interessensgebiete der Fördermöglichkeit. Die wesentlichen Ziele sind: 1) die Untersuchung der direkten Auswirkungen von SCI und SRT auf Schlaf (Quantität und Qualität), psychologische (Angst, Depression) und physische (kardiovaskuläre Symptome und Ereignisse) Ergebnisse und 2) Untersuchung der indirekten Auswirkungen von SCI und SRT auf psychologische und physische Ergebnisse, vermittelt durch Schlafquantität und -qualität. Die methodischen Ziele sind: 1) Vergleich von Teilnehmern, die randomisiert der Behandlung zugeteilt wurden, und Teilnehmern, die der Behandlung der Wahl zugeteilt wurden, in Bezug auf Attrition, Zufriedenheit mit der Behandlung, Einhaltung der Behandlung und Schlaf, psychologische und physische Ergebnisse; 2) unter randomisierten Teilnehmern, um diejenigen, die die bevorzugte Behandlung erhalten, und diejenigen, die die bevorzugte Behandlung nicht erhalten, in Bezug auf Abbruch, Zufriedenheit mit und Einhaltung der Behandlung sowie Schlaf, psychologische und körperliche Ergebnisse zu vergleichen; und 3) zu untersuchen, inwieweit die Zufriedenheit mit der Behandlung den Einfluss von Präferenzen auf die Therapietreue und -ergebnisse vermittelt.

Design: Es wird eine zweistufige, teilweise randomisierte klinische Studie verwendet. Geeignete Teilnehmer werden randomisiert den zufälligen und Präferenzarmen der Studie zugeteilt. Im zufälligen Arm werden die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip keiner Behandlung, SCI oder SRT zugeordnet. Im Präferenzarm werden die Teilnehmer basierend auf ihren Präferenzen SCI oder SRT zugeteilt. Ergebnisdaten werden zu 4 Zeitpunkten erhoben: Pretest, Posttest und 6-Monats- und 12-Monats-Follow-up.

Stichprobe: Nicht institutionalisierte, kognitiv intakte Erwachsene (> 40 Jahre) werden eingeschlossen, wenn sie über Schwierigkeiten beim Einschlafen und/oder Durchschlafen klagen (> 30 Minuten pro Nacht, für > 3 Nächte pro Woche, für > 6 Wochen), d.h nicht mit Schlafapnoe assoziiert. Eine Stichprobe von 60 Teilnehmern pro Gruppe, also insgesamt 300, ist erforderlich, um mittlere Auswirkungen der Verhaltensbehandlungen und Behandlungspräferenzen auf die Schlafergebnisse zu erkennen.

Maßnahmen: Alle Ergebnisse werden mit etablierten Maßnahmen gemessen. Die Therapietreue wird anhand relevanter Daten aus dem täglichen Schlaftagebuch abgeschätzt. Präferenzen für und Zufriedenheit mit der Behandlung werden mit Selbstberichtsinstrumenten bewertet, die von den Ermittlern entwickelt und als zuverlässig befunden wurden.

Analyse: Neben der deskriptiven Statistik werden hierarchische lineare Modelle und die Modellierung latenter Wachstumskurven verwendet, um die Ziele zu erreichen. Die Analyse wird für Teilnehmer wiederholt, die zu Studienbeginn kardiovaskuläre Erkrankungen berichteten und nicht.