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Enregistrement W2889208250 · doi:10.2196/11814

Mobile Behavioral Therapy for Headache: Pilot Study

2018· article· en· W2889208250 sur OpenAlexvenueno aff
Adam Kirell, Rebecca M. Shingleton

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadachesMigrainePsychological interventionMedicinemHealthMobile appsPopulationMindfulnessBehavioral therapyAffect (linguistics)Physical therapyPsychologyPsychiatryClinical psychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Frequently recurring tension headaches, migraines, and orofacial pain affect over 2.4 billion people worldwide, representing the second most prevalent medical condition in the world. In-office behavioral therapy (ie, relaxation and mindfulness exercises) has been shown to be one of the most effective treatment options for these patients. However, it has been underutilized due to stigma, cost, and accessibility. Mobile health apps may be one way to provide accessible, lower cost care in a nonstigmatized environment. As a result, apps are becoming an increasingly popular method for delivering behavioral therapy interventions and may provide an effective means to reach this population. Objective: The aim of this study was to assess the feasibility and acceptability of delivering a clinically validated behavioral therapy for migraine/headaches through a mobile app. Methods: Twenty-one migraine or headache sufferers met the criteria for severe migraine disability determined by the MIDAS test. Participants completed a two-week baseline period in which they kept a daily headache diary through the Halo app. They then began a four-week intervention period. During this period they were instructed to complete ten minutes of relaxation training exercises provided by the app each day, as well as monitor headaches via the daily headache diary. Relaxation training exercises consisted of various breathing techniques, progressive muscle relaxation, and mindfulness. Headache frequency was tracked throughout the intervention period, and further assessments, such as an in-person interview and posttreatment MIDAS test, were completed at the end of the four-week intervention period. Results: Analysis of data showed that there were significant differences between baseline scores (Headache Frequency Average=11.47/mo, MIDAS average=25.4) and postintervention follow-up (Headache Frequency Average=6.63/mo, MIDAS average=11.7, Frequency P<.01, MIDAS P<.01). Postintervention interviews revealed that more than 90% of the participants felt that the Halo beta app was easy to use and provided a benefit to the user. More than 85% of participants enjoyed using a daily headache diary and felt it gave them greater insights into their condition. More than 90% of the patients felt that the relaxation training had helped reduce the frequency of their headaches or headache related disability. Conclusions: We found that mindfulness and relaxation-based interventions administered through the Halo beta app was a feasible and acceptable treatment for people suffering from frequently recurring headaches and migraines or disability associated with headaches and migraines. The pilot demonstrated the potential feasibility and usability of a mobile health app in delivering behavioral therapy for headache and migraine as an adjunct or alternative to in-office behavioral therapy for headache and migraine.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,292 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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