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Enregistrement W2992323807 · doi:10.2196/14119

Effects of a 12-Minute Smartphone-Based Mindful Breathing Task on Heart Rate Variability for Students With Clinically Relevant Chronic Pain, Depression, and Anxiety: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2992323807 sur OpenAlexaffvenueabout
Muhammad Abid Azam, Vered Latman, Joel Katz

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyRandomized controlled trialHeart rate variabilityDepression (economics)Heart ratePhysical therapyBreathingChronic painProtocol (science)PsychologyMedicineTask (project management)Clinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryAlternative medicineBlood pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mindfulness meditation (MM) is a commonly used psychological intervention for pain, mood, and anxiety conditions, but can be challenging to practice with severe symptoms without proper training. The Mindfulness Meditation app (MMA) is a supportive training tool specifically developed for this study to aid in the practice of mindful breathing using a smartphone. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the psychophysiological effects of the MMA. Specifically, the study will assess parasympathetic functioning using heart rate variability (HRV; primary outcome), pain and mood symptoms, mind-wandering and present moment awareness, and breath focus in groups of undergraduate participants who self-report clinically-relevant symptoms of chronic pain (CP) and depression or anxiety (DA) and condition-free (CF) participants who do not meet either criteria. We hypothesize that use of the MMA by study groups will lead to improved HRV, pain, and mood symptoms compared with groups who do not use the app. METHODS: This study is a two-arm randomized controlled trial (RCT) recruiting through a Web-based research participation pool at York University in Toronto, Canada. We are aiming for minimum 60 participants in each of CP, DA, and CF groups. Upon arriving to the laboratory, participants will be prescreened for classification into groups of CP, DA, or CF. Groups will be randomly assigned by a 1:1 ratio to an MMA (MMA+) condition or MM condition without the app (MMA-) after a brief stress induction procedure. In MMA+, participants will practice mindful breathing with a smartphone and press breath or other buttons at the sound of audio tones if their awareness was on breathing or another experience, respectively. HRV and respiration data will be obtained during rest (5 min), stress induction (5 min), and meditation conditions (12 min). Participants will complete psychological self-report inventories before and after the stress induction and after the meditation condition. Separate linear mixed models will be used to examine HRV and self-report inventories comparing groups and treatment conditions. RESULTS: Recruitment for the study began in November 2017 and is expected to be completed in winter of 2019-2020. As of July 2019, 189 participants have been recruited. The study's main findings are expected to reveal a positive pattern of HRV responses in the CP, DA, and CF groups, such that a significant increase in HRV (P<.05) is detected in those randomized to the MMA+ condition in comparison with those randomized to the MMA- condition. CONCLUSIONS: This RCT will contribute to the burgeoning health psychology literature regarding the clinical relevance of HRV in assessment and treatment of psychological and medical conditions. Furthermore, possible ways to inform designs of MM training tools delivered by apps and Web platforms for CP, depression, and anxiety conditions' treatment will be discussed. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT03296007; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03296007. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14119.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,444 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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