Sleep disturbances and PTSD: Identifying baseline predictors of insomnia response in an intensive treatment programme

Abstract: Objective: This study examined whether baseline demographic and clinical variables could predict clinically significant reductions in insomnia symptoms among veterans receiving a 2-week Cognitive Processing Therapy (CPT)-based intensive PTSD treatment programme (ITP). A key aim was to identify individuals likely to benefit from additional, sleep-focused interventions.Method: A total of 449 veterans completed the Insomnia Severity Index (ISI) at baseline, post-treatment, and at 1- and 3-month follow-up. Linear mixed models were used to analyse insomnia trajectories and clinical predictors (e.g. PTSD severity, depression, posttrauma cognitions, neurobehavioral symptoms). Machine learning models (neural net, random forest, elastic net, and ensemble) were trained to classify participants with clinically meaningful insomnia improvements.Results: Veterans reported large average PTSD severity reductions (d = 0.96), whereas depression and insomnia symptoms reduced moderately (d = 0.57) and modestly (d = 0.34), respectively. Higher PTSD severity, depression severity, negative posttrauma cognitions, and neurobehavioral symptoms were linked to poorer insomnia outcomes. None of the demographic or military service factors significantly predicted insomnia trajectories. Machine learning models performed only slightly better than chance (AUC range = 0.52-0.62) in predicting insomnia severity reductions.Conclusions: Although insomnia symptoms improved during the ITP and improvements persisted up to 3-month follow-up, a substantial number of veterans continued to experience significant sleep problems post-treatment. Given the limited predictive accuracy of machine learning models using self-reported variables, incorporating additional biological or psychosocial factors may be necessary to identify veterans with PTSD who need more specialised sleep interventions. Objetivos: Este estudio examin & oacute; si las variables demogr & aacute;ficas y cl & iacute;nicas de base pod & iacute;an predecir reducciones cl & iacute;nicamente significativas de los s & iacute;ntomas de insomnio en veteranos que recib & iacute;an un programa de tratamiento intensivo del TEPT (ITP, por su sigla en ingl & eacute;s) de dos semanas de duraci & oacute;n basado en la Terapia de Procesamiento Cognitivo (CPT, por su sigla en ingl & eacute;s). Un objetivo clave fue identificar a las personas que probablemente se beneficiar & iacute;an de intervenciones adicionales centradas en el sue & ntilde;o.M & eacute;todo: Un total de 449 veteranos completaron el & Iacute;ndice de Gravedad del Insomnio (ISI) al inicio, despu & eacute;s del tratamiento y en los seguimientos de 1 y 3 meses. Se utilizaron modelos lineales mixtos para analizar las trayectorias del insomnio y los predictores cl & iacute;nicos (p. ej., gravedad del TEPT, depresi & oacute;n, cogniciones postraum & aacute;ticas, s & iacute;ntomas neuroconductuales). Se entrenaron modelos de aprendizaje autom & aacute;tico (red neuronal, bosque aleatorio, red el & aacute;stica y conjunto) para clasificar a los participantes con mejoras cl & iacute;nicamente significativas en el insomnio.Resultados: Los veteranos reportaron una importante reducci & oacute;n promedio de la gravedad del TEPT (d = 0,96), mientras que los s & iacute;ntomas de depresi & oacute;n e insomnio se redujeron moderadamente (d = 0,57) y modestamente (d = 0,34), respectivamente. Una mayor gravedad del TEPT, la gravedad de la depresi & oacute;n, las cogniciones postraum & aacute;ticas negativas y los s & iacute;ntomas neuroconductuales se relacionaron con peores resultados en el insomnio. Ninguno de los factores demogr & aacute;ficos o del servicio militar predijo significativamente la evoluci & oacute;n del insomnio. Los modelos de aprendizaje autom & aacute;tico tuvieron un rendimiento ligeramente superior al azar (rango AUC = 0,52-0,62) en la predicci & oacute;n de la reducci & oacute;n de la gravedad del insomnio.Conclusiones: Si bien los s & iacute;ntomas de insomnio mejoraron durante el ITP y las mejoras persistieron hasta los 3 meses de seguimiento, un n & uacute;mero considerable de veteranos continu & oacute; experimentando problemas de sue & ntilde;o significativos despu & eacute;s del tratamiento. Dada la limitada precisi & oacute;n predictiva de los modelos de aprendizaje autom & aacute;tico que utilizan variables autoinformadas, podr & iacute;a ser necesario incorporar factores biol & oacute;gicos o psicosociales adicionales para identificar a los veteranos con TEPT que requieren intervenciones del sue & ntilde;o m & aacute;s especializadas.