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Enregistrement W2904005365 · doi:10.2196/11443

Can Brief, Daily Training Using a Mobile App Help Change Maladaptive Beliefs? Crossover Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2904005365 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 mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitat de València
Mots-clésRandomized controlled trialCrossover studyCrossoverMobile appsPsychologymHealthTraining (meteorology)Computer sciencePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychological interventionArtificial intelligenceWorld Wide WebAlternative medicinePsychiatryGeographyPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a disabling condition with a wide variety of clinical presentations including contamination fears, fear of harm, and relationship-related obsessions. Cognitive behavioral models of OCD suggest that OC symptoms result from catastrophic misinterpretations of commonly occurring intrusive experiences and associated dysfunctional strategies used to manage them. OCD-related maladaptive beliefs including inflated responsibility, importance and control of thoughts, perfectionism, and intolerance for uncertainty increase the likelihood of such misinterpretations. OBJECTIVE: Considering accumulating evidence suggesting that mobile health (mHealth) apps based on cognitive-behavioral principles may lead to significant reductions in psychopathological symptoms, we assessed the effectiveness of a novel cognitive training app (GGRO) designed to challenge OCD-related beliefs. METHODS: A total of 97 students were randomized to groups undertaking immediate-use (iApp) or delayed use (dApp) of GGRO. All participants were requested to complete Web-based assessments, with questionnaires relating to maladaptive beliefs, mood, and OC symptoms at baseline (T1), 15 days from baseline (T2), and 30 days from baseline (T3). Participants in iApp group started using the app at baseline and continued using the app for 15 consecutive days. They were then requested to stop using the app until T3. Participants in the dApp group were requested to wait for 15 days and only then start using the app (crossover) for 15 consecutive days. RESULTS: All participants used the app for a mean of 14.07 (SD 1.41) days with 2.94 levels per day. Consistent with previous findings, app use was associated with medium-large effect size reductions in both iApp (n=51) and dApp (n=46) groups. In the iApp group, all effects remained significant during the 15 days of follow-up. Analyses focusing on the first two assessment occasions revealed significant treatment × repeated measures interactions on maladaptive beliefs, several OC symptom measures, and self-esteem. CONCLUSIONS: This study provides further evidence for the efficacy of GGRO as a mobile-delivered training exercise that is useful for reducing OCD-related beliefs and symptoms. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03571464; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03571464 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/7675sYPsH).

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,328 · 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