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Enregistrement W2887240541 · doi:10.2196/mental.8597

Efficacy and Moderation of Mobile App–Based Programs for Mindfulness-Based Training, Self-Compassion Training, and Cognitive Behavioral Psychoeducation on Mental Health: Randomized Controlled Noninferiority Trial

2018· article· en· W2887240541 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research Fund
Mots-clésPsychoeducationMindfulnessMental healthSelf-compassionPsychologyRandomized controlled trialPsychotherapistCognitive trainingClinical psychologyModerationCognitionPsychological interventionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mindfulness-based interventions, self-compassion training, and cognitive behavioral therapy have garnered much evidence in its salutary effects on mental health. With increasing application of smartphone and mobile technology on health promotion, this study investigated the efficacy and possible moderators of mindfulness, self-compassion, and cognitive behavioral psychoeducation training mobile apps in the improvement of mental health. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the efficacy of 3 mobile app-based programs: mindfulness-based program, self-compassion program, and cognitive behavioral psychoeducation program in improving mental well-being and reducing psychological distress. Changes in mindful awareness and self-compassion were also assessed. To further delineate the suitability of each program for different types of individuals, individual difference variables (ie, discomfort with emotions and tolerance for ambiguity) were explored for potential moderation. METHODS: This study was a 3-arm, randomized, controlled, noninferiority trial examining the efficacy of mindfulness-based program, self-compassion program, and cognitive behavioral psychoeducation. Participants were randomized into either 1 of the 3 conditions. Throughout the 4-week, 28-session program, participants spent 10-15 min daily reviewing the course content and practicing various related exercises. At preprogram, postprogram, and 3-month follow-up, participants also completed Web-based measures of mental well-being, psychological distress, mindful-awareness, and self-compassion as well as the proposed moderators. RESULTS: Among the 2161 study participants, 508 and 349 completed the post- and 3-month follow-up assessment, respectively. All 3 conditions (mindfulness-based program: N=703; cognitive behavioral psychoeducation: N=753; self-compassion program: N=705) were found to be efficacious in improving mental well-being and reducing psychological distress. All conditions enhanced mindful awareness at postprogram. Significant interaction effect was found on self-compassion; cognitive behavioral psychoeducation and self-compassion program, but not mindfulness-based program, significantly enhanced self-compassion at postprogram. No significant differences regarding usage and users' satisfaction were found among the 3 conditions. None of the proposed moderators were found to be significant. CONCLUSIONS: Mindfulness-based, self-compassion, and cognitive behavioral psychoeducation mobile apps were efficacious in improving mental well-being and reducing psychological distress among adults at postprogram and 3-month follow-up. Future app-based psychological training programs should consider gamification and personalization of content or feedback to enhance engagement and mitigate the high attrition rates that are common in app-based health promotion programs. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR) ChiCTR-TRC-13003468; http://www.chictr.org.cn/hvshowproject.aspx?id=6220 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/734PlOz50).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle