MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948510341 · doi:10.1038/s41746-019-0116-y

Smartphone-based migraine behavioral therapy: a single-arm study with assessment of mental health predictors

2019· article· en· W2948510341 sur OpenAlexfundno aff
Mia T. Minen, Samrachana Adhikari, Elizabeth K. Seng, Thomas Berk, Sarah Jinich, Scott W. Powers, Richard B. Lipton

Notice bibliographique

Revuenpj Digital Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthClinical and Translational Science Institute, New York UniversityAmerican Brain FoundationYork University
Mots-clésMigraineMental healthBehavioral therapyPsychologyPsychiatryClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive muscle relaxation (PMR) is an under-utilized Level A evidence-based treatment for migraine prevention. We studied the feasibility and acceptability of smartphone application (app)-based PMR for migraine in a neurology setting, explored whether app-based PMR might reduce headache (HA) days, and examined potential predictors of app and/or PMR use. In this single-arm pilot study, adults with ICHD3 migraine, 4+ HA days/month, a smartphone, and no prior behavioral migraine therapy in the past year were asked to complete a daily HA diary and do PMR for 20 min/day for 90 days. Outcomes were: adherence to PMR (no. and duration of audio plays) and frequency of diary use. Predictors in the models were baseline demographics, HA-specific variables, baseline PROMIS (patient-reported outcomes measurement information system) depression and anxiety scores, presence of overlapping pain conditions studied and app satisfaction scores at time of enrollment. Fifty-one patients enrolled (94% female). Mean age was 39 ± 13 years. The majority (63%) had severe migraine disability at baseline (MIDAS). PMR was played 22 ± 21 days on average. Mean/session duration was 11 ± 7 min. About half (47%) of uses were 1+ time/week and 35% of uses were 2+ times/week. There was a decline in use/week. On average, high users (PMR 2+ days/week in the first month) had 4 fewer days of reported HAs in month 2 vs. month 1, whereas low PMR users (PMR < 2 days/week in the first month) had only 2 fewer HA days in month 2. PROMIS depression score was negatively associated with the log odds of using the diary at least once (vs. no activity) in a week (OR = 0.70, 95% CI = [0.55, 0.85]) and of doing the PMR at least once in a week (OR = 0.77, 95% CI = [0.68, 0.91]). PROMIS anxiety was positively associated with using the diary at least once every week (OR = 1.33, 95% CI = [1.09, 1.73]) and with doing the PMR at least once every week (OR = 1.14 [95% CI = [1.02, 1.31]). In conclusion, about half of participants used smartphone-based PMR intervention based upon a brief, initial introduction to the app. App use was associated with reduction in HA days. Higher depression scores were negatively associated with diary and PMR use, whereas higher anxiety scores were positively associated.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuenpj Digital MedicineMême sujetMigraine and Headache StudiesTravaux en français237 207