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Updated: Jan 10, 2026
08:56
Evaluating the Role of Mitochondrial Function in Cancer-related Fatigue
Published on: May 17, 2018
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对长期健康状况中的疲劳进行解释偏差修改 (CBM-I) - - 一项可行性研究
Alicia Hughes1, Gabriella Tyson2, Rona Moss-Morris1
1Health Psychology Section, Department of Psychology, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King's College London, London, UK.
Behaviour research and therapy
|November 22, 2025
概括
对于疲劳而言,认知偏差修改训练 (CBM-I) 是可以接受的,并且对于长期健康状况 (LTC) 是可行的. 这种数字干预表明,它有望减少疲劳和相关症状,这证明了进一步的试验是合理的.
科学领域:
- 心理学 心理学 心理学
- 数字健康数字健康
- 慢性疾病管理 慢性疾病管理
背景情况:
- 长期健康状况 (LTC) 通常涉及显著的疲劳.
- 认知偏差解释修改 (CBM-I) 是一种潜在的疲劳干预措施.
- 对于LTC的CBM-I的可接受性和可行性需要调查.
研究的目的:
- 检查LTC患者中以疲劳为重点的CBM-I可接受性.
- 评估进行CBM-I随机对照试验 (RCT) 的可行性.
- 探索CBM-I对疲劳,解释偏见,抑郁和焦虑的影响.
主要方法:
- 进行了一项双臂随机控制可行性和可接受性试验.
- 有LTC的参与者被分配到CBM-I或对照条件 (N=131).
- 提供了在线培训课程,在基线,干预后和两个和四个月后进行评估.
主要成果:
- 以疲劳为重点的CBM-I表现出良好的坚持 (77%) 和LTC参与者的可接受性.
- 招聘和保留是可行的,四个月后70%的保留.
- 对解释偏差 (g=0.834) 观察到很大的效果大小,对疲劳和抑郁症有很小的影响,但对焦虑没有影响.
结论:
- 以疲劳为重点的CBM-I是一种可接受的,简短的,易于管理的数字干预措施,用于LTC患者.
- 这种干预措施有望减少疲劳和相关症状.
- 基于这些发现,对CBM-I针对LTC疲劳的全面试验是有必要的.
