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Enregistrement W2985289457 · doi:10.2196/15974

Effect of Brief Biofeedback via a Smartphone App on Stress Recovery: Randomized Experimental Study

2019· article· en· W2985289457 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 Serious Games · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorContext (archaeology)Stress (linguistics)BiofeedbackMobile phoneArousalStress reductionmHealthApplied psychologyPhonePsychologyComputer scienceInternet privacyMedicineMultimediaClinical psychologyPhysical therapySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smartphones are often vilified for negatively influencing well-being and contributing to stress. However, these devices may, in fact, be useful in times of stress and, in particular, aid in stress recovery. Mobile apps that deliver evidence-based techniques for stress reduction, such as heart rate variability biofeedback (HRVB) training, hold promise as convenient, accessible, and effective stress-reducing tools. Numerous mobile health apps that may potentially aid in stress recovery are available, but very few have demonstrated that they can influence health-related physiological stress parameters (eg, salivary biomarkers of stress). The ability to recover swiftly from stress and reduce physiological arousal is particularly important for long-term health, and thus, it is imperative that evidence is provided to demonstrate the effectiveness of stress-reducing mobile health apps in this context. OBJECTIVE: The purpose of this research was to investigate the physiological and psychological effects of using a smartphone app for HRVB training following a stressful experience. The efficacy of the gamified Breather component of the Happify mobile health app was examined in an experimental setting. METHODS: In this study, participants (N=140) underwent a laboratory stressor and were randomly assigned to recover in one of three ways: with no phone present, with a phone present, with the HRBV game. Those in the no phone condition had no access to their phone. Those in the phone present condition had their phone but did not use it. Those in the HRVB game condition used the serious game Breather on the Happify app. Stress recovery was assessed via repeated measures of salivary alpha amylase, cortisol, and self-reported acute stress (on a 1-100 scale). RESULTS: =3.78, P=.03). There were no significant differences among the conditions during recovery for salivary cortisol levels or self-reported stress. CONCLUSIONS: These results show that engaging in a brief HRVB training session on a smartphone reduces levels of salivary alpha amylase following a stressful experience, providing preliminary evidence for the effectiveness of Breather in improving physiological stress recovery. Given the known ties between stress recovery and future well-being, this study provides a possible mechanism by which gamified biofeedback apps may lead to better health.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,265 · 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