Efficacy of the Digital Therapeutic Mobile App BioBase to Reduce Stress and Improve Mental Well-Being Among University Students: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: University students in the United Kingdom are experiencing increasing levels of anxiety. A program designed to increase awareness of one's present levels of well-being and suggest personalized health behaviors may reduce anxiety and improve mental well-being in students. The efficacy of a digital version of such a program, providing biofeedback and therapeutic content based on personalized well-being metrics, is reported here. OBJECTIVE: The aim of this study was to test the efficacy and sustained effects of using a mobile app (BioBase) and paired wearable device (BioBeam), compared with a waitlist control group, on anxiety and well-being in university students with elevated levels of anxiety and stress. METHODS: The study employed a randomized, waitlist-controlled trial with assessments at baseline, 2 weeks, postintervention (4 weeks), and follow-up (6 weeks). Participants were eligible if they were current full-time undergraduate students and (1) at least 18 years of age, (2) scored >14 points on the Depression, Anxiety, and Stress Scale-21 items (DASS-21) stress subscale or >7 points on the DASS-21 anxiety subscale, (3) owned an iOS mobile phone, (4) did not have any previous psychiatric or neurological conditions, (6) were not pregnant at the time of testing, and (7) were able to read and understand English. Participants were encouraged to use BioBase daily and complete at least one course of therapeutic content. A P value ≤.05 was considered statistically significant. RESULTS: We found that a 4-week intervention with the BioBase program significantly reduced anxiety and increased perceived well-being, with sustained effects at a 2-week follow-up. Furthermore, a significant reduction in depression levels was found following the 4-week usage of BioBase. CONCLUSIONS: This study shows the efficacy of a biofeedback digital intervention in reducing self-reported anxiety and increasing perceived well-being in UK university students. Results suggest that digital mental health interventions could constitute a novel approach to treat stress and anxiety in students, which could be combined or integrated with existing therapeutic pathways. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework (OSF.io) 2zd45; https://osf.io/2zd45/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».