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Enregistrement W2907689403 · doi:10.2196/12850

Mentalizing Imagery Therapy Mobile App to Enhance the Mood of Family Dementia Caregivers: Feasibility and Limited Efficacy Testing

2018· article· en· W2907689403 sur OpenAlexvenueno aff
Abu Sikder, Francis Cheng Yang, Rhiana Schafer, Glenna Dowling, Lara Traeger, Felipe A. Jain

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésDementiaMoodMobile appsPsychologyMentalizationPsychotherapistGuided imageryClinical psychologyMedicinePsychiatryComputer scienceWorld Wide WebDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family caregivers of patients with Alzheimer disease and related dementias (AD and ADRD) often experience high stress and are at high risk for depression. Technologically delivered therapy is attractive for AD and ADRD caregivers because of the time demands associated with in-person participation. OBJECTIVE: We aimed to study the feasibility and conduct limited efficacy testing of a mobile app intervention delivering mentalizing imagery therapy (MIT) for family caregivers. METHODS: A 4-week trial of the MIT app for family AD and ADRD caregivers was conducted to assess the feasibility of use and investigate changes in depression symptoms, mood, and caregiving experience. Semistructured interviews were conducted to characterize participants' perceived feasibility and benefits. RESULTS: A total of 17 of the 21 (80%) consented participants (mean age 67 years, range 54-79) utilized the app at least once and were further analyzed. Average usage of audio recordings was on 14 (SD 10) days out of 28 possible and comprised 29 (SD 28) individual sessions. There were improvements in depression with a large effect size for those who used the app at least moderately (P=.008), increases in positive mood postintervention (P<.05), and acute increases in mood following daily guided imagery practice (Stretching and Breathing, P<.001; Eye in the Center, P<.001; Nesting Doll, P=.002; Situation Solver, P=.003; and Life Globe, P=.006). Semistructured interviews revealed perceived benefits such as greater ability to remain "centered" despite caregiving challenges and positive reframing of the caregiver experience. CONCLUSIONS: App delivery of MIT is feasible for family AD and ADRD caregivers, including aging seniors. Results showed moderate to high usage of the app for a majority of users. Limited efficacy testing provides justification for studying the MIT app for AD and ADRD caregivers to improve mood and reduce depression in larger, controlled trials.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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