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Individual and occupational predictors of CBT-I response patterns among shift-working firefighters - 30/07/26

Doi : 10.1016/j.jbct.2026.100605 
Yun Min Song a, b, 1, Saebom Jeon b, c, g, 1, Ayeong Cho d, Seockhoon Chung c, e, Yeonsoon Ahn f, Sooyeon Suh d, g, ⁎ , Jae Kyoung Kim a, b, h, ⁎
a Department of Mathematical Sciences, KAIST, Daejeon, South Korea 
b Biomedical Mathematics Group, Pioneer Research Center for Mathematical and Computational Sciences, Institute for Basic Science, Daejeon, South Korea 
c School of Mathematics, Statistics and Data Science, Sungshin Women’s University, Seoul, South Korea 
d Department of Psychology, Sungshin Women’s University, Seoul, South Korea 
e Department of Psychiatry, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, South Korea 
f Department of Preventive Medicine, Yonsei University Wonju College of Medicine, Wonju, South Korea 
g Human-centered AI Institute, Sungshin Women’s University, Seoul, South Korea 
h Department of Medicine, College of Medicine, Korea University, Seoul, South Korea 

⁎ Corresponding author at: Department of Psychology, Sungshin Women's University, 2, Bomun-ro 34da-gil, Seongbuk-gu, Seoul 02844, South Korea. Department of Psychology Sungshin Women's University 2, Bomun-ro 34da-gil, Seongbuk-gu Seoul 02844 South Korea. ⁎⁎ Corresponding author at: Department of Mathematical Sciences, KAIST, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 34141, South Korea. Department of Mathematical Sciences KAIST 291 Daehak-ro, Yuseong-gu Daejeon 34141 South Korea

Abstract

Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia (CBT-I) is a well-established treatment for chronic insomnia, but its effectiveness varies widely, particularly among shift workers who face irregular sleep-wake schedules and elevated stress levels. In this single-arm open trial, we investigated heterogeneous response patterns to CBT-I and their predictors in a cohort of 50 shift-working firefighters (mean age 34.8 ± 7.7 years; 88% male) who completed a five-week intervention. The primary outcomes were the Insomnia Severity Index and sleep diary–based measures, including sleep onset latency, total sleep time, and self-reported sleep quality. Sleep quality was assessed longitudinally, and growth mixture modeling was used to identify latent trajectories of treatment response. Three distinct response patterns were identified: steady-poor (24%), steady-moderate (50%), and improving (26%). This classification, based on subjective reports, was further examined using a mathematical model of alertness that is widely used in sleep and circadian research. The model was applied to wearable data to derive physiological response patterns. Multinomial logistic regression revealed that poor response was associated with engagement in emergency duty, longer sleep onset latency, and higher insomnia severity, while improved response was associated with shorter shift work duration, lower alcohol intake, and a 3-day shift cycle. These findings highlight that sleep quality trajectories during the intervention are highly heterogeneous and are associated with both clinical and occupational factors, suggesting that tailored intervention strategies may be needed to enhance treatment effectiveness in high-risk occupational groups.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : CBT-I, Sleep quality, Shift work, Growth mixture model, Multinomial logistic regression, Mathematical model


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Vol 36 - N° 3

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