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Enregistrement W3003833448 · doi:10.2196/15943

Feasibility and Acceptability of a Mobile Mindfulness Meditation Intervention Among Women: Intervention Study

2020· article· en· W3003833448 sur OpenAlexvenueno aff
Ariane L. Rung, Evrim Oral, Lara Berghammer, Edward Peters

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésMindfulnessmHealthMedicinePopulationPsychological interventionIntervention (counseling)Mobile appsMental healthGerontologyClinical psychologyPsychiatryEnvironmental healthWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traditional mindfulness-based stress reduction programs are resource intensive for providers and time- and cost-intensive for participants, but the use of mobile technologies may be particularly convenient and cost-effective for populations that are busy, less affluent, or geographically distant from skilled providers. Women in southern Louisiana live in a vulnerable, disaster-prone region and are highly stressed, making a mobile program particularly suited to this population. OBJECTIVE: This study aimed to (1) assess the feasibility and acceptability of a mobile mindfulness app in real-world conditions in a pilot study of a community sample of women residing in southern Louisiana, (2) describe predictors of app usage, and (3) assess the effect of the app on secondary health outcomes. METHODS: Women were recruited from an oil spill study on health. A total of 236 women completed a baseline survey, were offered the mobile mindfulness program, and completed a follow-up survey. Subjects were asked to download and use the app for at least 30 days for 10 min. All study procedures were completed on the web. Primary outcomes were feasibility and acceptability of the app and characteristics of app utilization. Secondary outcomes included mindfulness, depression, perceived stress, sleep quality, physical activity, BMI, and healthy eating. RESULTS: Overall, 74.2% (236/318) of subjects completed the follow-up survey, and 13.5% (43/318) used the app. The main barrier to app usage was lack of time, cited by 37% (16/43) of users and 48.7% (94/193) of nonusers of the app. Women who chose to use the app were more highly educated (16/43, 63% had a college education vs 65/193, 33.7% of nonparticipants; P<.001), had higher incomes (23/43, 58% had incomes >US $50,000 per year vs 77/193, 43.0% of nonparticipants), and were employed (34/43, 79% vs 122/193, 63.2% of nonparticipants; P=.047). Those who engaged with the app did so at high levels, with 72% (31/43) of participants self-reporting the completion of some or all sessions and 74% (32/43) reporting high levels of satisfaction with the app. Participation with the app had a beneficial impact on depression (odds ratio [OR] 0.3, 95% CI 0.11-0.81), sleep quality (OR 0.1, 95% CI 0.02-0.96), sleep duration (OR 0.3, 95% CI 0.07-0.86), sleep latency (OR 0.3, 95% CI 0.11-0.81), and physical activity (2.8 95% CI 1.0-7.8), but mindfulness scores did not change from baseline to follow-up. CONCLUSIONS: The Headspace mobile mindfulness app was easy and cost-effective to implement and acceptable to those who participated, but few women elected to try it. The unique characteristics of this southern Louisiana population suggest that more intense promotion of the benefits of mindfulness training is needed, perhaps in conjunction with some therapist or researcher support. Several short-term benefits of the app were identified, particularly for depression and sleep.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
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