Mentalizing Imagery Therapy Mobile App to Enhance the Mood of Family Dementia Caregivers: Feasibility and Limited Efficacy Testing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».