DOI: https://doi.org/10.1111/jsr.70306
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41692682
تاريخ النشر: 2026-02-15
المؤلف: Rachel L. Sharman وآخرون
الموضوع الرئيسي: النوم والاضطرابات المرتبطة به
نظرة عامة
تدرس الدراسة العلاقة السببية المحتملة بين الأرق ومرض السكري من النوع 2 (T2D)، مقترحة أن العلاج السلوكي المعرفي للأرق (CBTi) يمكن أن يقلل من خطر تقدم T2D لدى الأفراد الذين يعانون من ارتفاع السكر في الدم غير السكري. تم إجراء دراسة جدوى باستخدام CBT الرقمي (dCBTi) بين المشاركين الذين تم تحديدهم من عشرة ممارسات رعاية أولية في المملكة المتحدة. كانت الدراسة تهدف إلى تقييم التوظيف والانخراط في العلاج، مع تقييم النتائج عند خط الأساس وبعد العلاج.
من بين 242 فردًا تم فحصهم، كان 36 مؤهلين، وتم تسجيل 24 (متوسط العمر 65.5 سنة، 70.8% إناث)، مع معدل إكمال مرتفع بلغ 96% لتقييمات ما بعد التدخل. كان الانخراط في العلاج ملحوظًا، حيث أكمل 83.3% من المشاركين ما لا يقل عن أربع جلسات. أسفر التدخل عن تقليل كبير في شدة الأرق، تم قياسه كتغيير متوسط قدره -4.7 (95% CI: -6.2 إلى -3.2، حجم التأثير d = -1.4)، وانخفاض معتدل في أعراض الاكتئاب (-2.7، 95% CI: -5.1 إلى -0.2، d = -0.5). كانت التحسينات في مقاييس يوميات النوم أكثر وضوحًا من تلك التي تم قياسها بواسطة الأكتوغرافيا. بالإضافة إلى ذلك، كان هناك انخفاض في اللاكتات المصلية، والجلسرين، والدهون الثلاثية، على الرغم من أن مستويات الجلوكوز والأنسولين لم تظهر أي تغيير كبير. تشير هذه النتائج إلى أن تجربة أكبر ممكنة وأن تدخل dCBTi مقبول ومفيد للأفراد الذين يعانون من ارتفاع السكر في الدم غير السكري. التجربة مسجلة لدى ISRCTN (ISRCTN19682964).
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التحدي الصحي العالمي الكبير الذي يمثله داء السكري، وخاصة مرض السكري من النوع 2 (T2D)، الذي يؤثر على أكثر من 828 مليون فرد ومن المتوقع أن يرتفع إلى 1.3 مليار بحلول عام 2050. يرتبط T2D بمختلف المضاعفات الصحية طويلة الأمد ويشكل عبئًا ماليًا كبيرًا على أنظمة الرعاية الصحية، مثل خدمة الصحة الوطنية في المملكة المتحدة، التي تخصص حوالي 10% من ميزانيتها لإدارة هذه الحالة. يبرز القسم الدور الحاسم للنوم في الصحة القلبية الأيضية، مشيرًا إلى أن كل من قلة النوم ونمط النوم المسائي مرتبطان بزيادة خطر الإصابة بـ T2D وسوء التحكم في نسبة السكر في الدم.
تناقش الورقة أيضًا العلاقة بين الأرق وT2D، مشيرة إلى أن الأرق يؤثر على نسبة كبيرة من مرضى T2D وقد يزيد من خطر تطوير المرض، خاصة في الأفراد الأصغر سنًا. تشير الدراسات الجينية إلى وجود رابط سببي بين أعراض الأرق وارتفاع مستويات الهيموجلوبين السكري (HbA1c)، مع مقاومة الأنسولين التي تتوسط هذه العلاقة. على الرغم من وجود بعض الأدلة التي تدعم العلاج السلوكي المعرفي (CBT) للأرق لدى مرضى T2D، إلا أن النتائج غير متسقة وغالبًا ما تأتي من عينات صغيرة ومتنوعة. من الجدير بالذكر أن المؤلفين يحددون فجوة في البحث بشأن تأثيرات تدخلات النوم على ارتفاع السكر في الدم غير السكري (NDH)، والذي يتميز بارتفاع مستويات HbA1c التي لا تلبي معايير تشخيص السكري. لمعالجة هذه الفجوة، تهدف الدراسة إلى تقييم جدوى تدخل العلاج السلوكي المعرفي الرقمي (dCBT) للأفراد الذين يعانون من الأرق وNDH، مع التركيز على توظيف المشاركين، والالتزام بالتدخل، والبيانات الأولية حول نتائج النوم والأيض.
الطرق
يستعرض قسم “المواد والطرق” التصميم التجريبي والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يوضح المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، ومعدات، وعينات بيولوجية، مما يضمن إمكانية تكرار التجارب. تشمل المنهجية التقنيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها، مثل الاختبارات الإحصائية، والنماذج الحاسوبية، أو بروتوكولات المختبر، والتي تعتبر ضرورية للتحقق من النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم الإعداد التجريبي، بما في ذلك ظروف التحكم والمنطق وراء الطرق المختارة. يسمح هذا النهج الشامل بفهم واضح لكيفية إجراء البحث، مما يسهل مراجعة الأقران وتكرار الدراسة في المستقبل. بشكل عام، يبرز الصرامة في الطرق المستخدمة موثوقية النتائج التي تم الحصول عليها.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. يوضح نتائج الدراسة، مع تسليط الضوء على النقاط البيانية والاتجاهات الملحوظة في النتائج. قد يتضمن القسم تحليلات إحصائية، ومقارنات بين المجموعات، وأي صيغ رياضية ذات صلة تدعم الاستنتاجات المستخلصة من البحث.
بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يتم توضيح النتائج من خلال الأشكال، والجداول، أو الرسوم البيانية، التي توفر تمثيلًا بصريًا للبيانات. تعزز هذه الوسائل البصرية من فهم النتائج وتسمح بتفسير أسهل للعلاقات أو الأنماط المعقدة التي تم تحديدها في الدراسة. بشكل عام، يخدم هذا القسم لنقل الأدلة التجريبية التي تدعم فرضيات البحث والاستنتاجات.
المناقشة
هدفت الدراسة إلى تقييم جدوى وقبول تدخل العلاج السلوكي المعرفي الرقمي للأرق (dCBTi) بين الأفراد الذين يعانون من ارتفاع السكر في الدم غير السكري (NDH). تم إجراء التوظيف عبر عشرة ممارسات رعاية أولية في أكسفوردشاير، المملكة المتحدة، حيث تم تحديد 3474 مشاركًا محتملًا، من بينهم أكمل 242 الفحص الأولي، مما أدى إلى تسجيل 24. تحسن معدل التوظيف بشكل كبير نحو نهاية الدراسة، مع معدل احتفاظ نهائي بلغ 96%. كان الانخراط في العلاج مرتفعًا، حيث أكمل 83.3% من المشاركين ما لا يقل عن أربع من ست جلسات، وكانت مستويات الرضا إيجابية بشكل ملحوظ.
أشارت النتائج الأولية إلى انخفاضات متوسطة إلى كبيرة في الأرق وأعراض الاكتئاب، إلى جانب تحسينات ذاتية في جودة النوم. من الجدير بالذكر أن هناك اتجاهًا نحو انخفاض مستويات الدهون الثلاثية وعلامات أيضية أخرى، مما يشير إلى فوائد محتملة للتدخل على الصحة القلبية الأيضية. ومع ذلك، تضمنت قيود الدراسة عينة صغيرة ومتجانسة وغياب التحليلات الإحصائية الاستنتاجية، مما يحد من إمكانية تعميم النتائج. يدعو المؤلفون إلى إجراء تجارب عشوائية محكومة أكبر لاستكشاف تأثير dCBTi على النتائج الأيضية في الفئات السكانية المعرضة للخطر، مؤكدين على أهمية النوم كعامل قابل للتعديل في استراتيجيات الوقاية من السكري.
DOI: https://doi.org/10.1111/jsr.70306
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41692682
Publication Date: 2026-02-15
Author(s): Rachel L. Sharman et al.
Primary Topic: Sleep and related disorders
Overview
The study investigates the potential causal relationship between insomnia and type 2 diabetes (T2D), proposing that cognitive behavioral therapy for insomnia (CBTi) could mitigate the risk of T2D progression in individuals with non-diabetic hyperglycaemia. A feasibility study was conducted using digital CBT (dCBTi) among participants identified from ten primary care practices in the UK. The study aimed to assess recruitment and treatment engagement, with outcomes evaluated at baseline and post-treatment.
Out of 242 screened individuals, 36 were eligible, and 24 were enrolled (mean age 65.5 years, 70.8% female), with a high completion rate of 96% for post-intervention assessments. Treatment engagement was notable, with 83.3% of participants completing at least four sessions. The intervention resulted in a significant reduction in insomnia severity, quantified as a mean change of -4.7 (95% CI: -6.2 to -3.2, effect size d = -1.4), and a moderate decrease in depressive symptoms (-2.7, 95% CI: -5.1 to -0.2, d = -0.5). Improvements in sleep diary metrics were more pronounced than those measured by actigraphy. Additionally, there was a reduction in serum lactate, glycerol, and triglycerides, although glucose and insulin levels showed no significant change. These findings suggest that a larger trial is feasible and that the dCBTi intervention is both acceptable and beneficial for individuals with non-diabetic hyperglycaemia. The trial is registered with the ISRCTN (ISRCTN19682964).
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant global health challenge posed by diabetes mellitus, particularly type 2 diabetes (T2D), which affects over 828 million individuals and is projected to rise to 1.3 billion by 2050. T2D is linked to various long-term health complications and imposes a considerable financial burden on healthcare systems, such as the UK’s National Health Service, which allocates approximately 10% of its budget to manage this condition. The section underscores the critical role of sleep in cardiometabolic health, noting that both insufficient sleep and evening chronotype are associated with an increased risk of T2D and poor glycemic control.
The paper further discusses the relationship between insomnia and T2D, indicating that insomnia affects a significant proportion of T2D patients and may heighten the risk of developing the disease, particularly in younger individuals. Genetic studies suggest a causal link between insomnia symptoms and elevated glycated hemoglobin (HbA1c) levels, with insulin resistance mediating this relationship. Despite some evidence supporting cognitive behavioral therapy (CBT) for insomnia in T2D patients, the findings are inconsistent and often derived from small, heterogeneous samples. Notably, the authors identify a gap in research regarding the effects of sleep interventions on non-diabetic hyperglycemia (NDH), which is characterized by elevated HbA1c levels that do not meet diabetes diagnostic criteria. To address this gap, the study aims to evaluate the feasibility of a digital cognitive behavioral therapy (dCBT) intervention for individuals with insomnia and NDH, focusing on participant recruitment, adherence to the intervention, and preliminary data on sleep and metabolic outcomes.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility of the experiments. The methodology encompasses the techniques applied for data collection and analysis, such as statistical tests, computational models, or laboratory protocols, which are crucial for validating the findings.
Additionally, the section may describe the experimental setup, including control conditions and the rationale behind the chosen methods. This comprehensive approach allows for a clear understanding of how the research was conducted, facilitating peer review and future replication of the study. Overall, the rigor in the methods employed underscores the reliability of the results obtained.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It details the outcomes of the study, highlighting significant data points and trends observed in the results. The section may include statistical analyses, comparisons between groups, and any relevant mathematical formulations that support the conclusions drawn from the research.
Additionally, the results are often illustrated through figures, tables, or graphs, which provide a visual representation of the data. These visual aids enhance the understanding of the findings and allow for easier interpretation of complex relationships or patterns identified in the study. Overall, this section serves to convey the empirical evidence that underpins the research hypotheses and conclusions.
Discussion
The study aimed to evaluate the feasibility and acceptability of a digital cognitive behavioral therapy for insomnia (dCBTi) intervention among individuals with non-diabetic hyperglycemia (NDH). Recruitment was conducted across ten primary care practices in Oxfordshire, UK, identifying 3474 potential participants, of which 242 completed initial screening, leading to 24 enrollments. The recruitment rate improved significantly towards the end of the study, with a final retention rate of 96%. Treatment engagement was high, with 83.3% of participants completing at least four of six sessions, and satisfaction levels were notably positive.
Preliminary outcomes indicated medium-to-large reductions in insomnia and depressive symptoms, alongside subjective improvements in sleep quality. Notably, there was a trend towards reduced triglyceride levels and other metabolic markers, suggesting potential benefits of the intervention on cardiometabolic health. However, the study’s limitations included a small, homogenous sample and the absence of inferential statistical analyses, which restrict the generalizability of findings. The authors advocate for larger randomized controlled trials to further explore the impact of dCBTi on metabolic outcomes in at-risk populations, emphasizing the importance of sleep as a modifiable factor in diabetes prevention strategies.