Effectiveness of a Smartphone App (BioBase) for Reducing Anxiety and Increasing Mental Well-Being: Pilot Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
Background The prevalence of workplace-related stress and anxiety is high, resulting in stress-related physical and mental illness. Digital self-guided interventions aimed at key areas of workplace design may be able to provide remote anxiolytic effects. Objective The aim of this feasibility study is to assess changes in anxiety and mental well-being after use of the BioBase programme, a mobile phone platform for psycho-educational modules, tools, and real-time feedback of physiological data. Methods A 4-week observational study was carried out in 55 healthy adults who were screened for stress with the Depression Anxiety Stress Scale (DASS) Stress subscale. Participants completed anxiety (6-item State-Trait Anxiety Inventory [STAI]) and mental well-being (Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale [WEMWBS]) questionnaires at baseline and at 4 weeks. Feedback questionnaires were administered after 4 weeks. Results After 4 weeks of using the programme and controlling for any effect of being paid to take part in the study, STAI significantly decreased (baseline mean 45.52 [SD 13.2]; 4-week mean 39.82 [SD 11.2]; t54=–3.51; P<.001; CI –8.88 to –2.52; Cohen d=0.96) and WEMWBS significantly increased (baseline mean 48.12 [SD 6.4]; 4-week mean 50.4 [SD 6.9]; t53=2.41; P=.019; CI 0.44-4.23; Cohen d=0.66). Further, higher baseline stress was significantly associated with a greater decrease in STAI (t53=–3.41; P=.001; CI –8.10 to –2.10; R2=0.180) and a greater increase in WEMWBS (t52=2.41; P=.019; CI 0.38-4.11, R2=0.101). On feedback, participants found the programme easy to use/navigate, with the content being acceptable and relevant to workplace-related stressors; 70% (21/30) of participants would recommend the programme to a friend. Conclusions The BioBase programme is a potentially effective intervention in decreasing anxiety and increasing mental well-being, with larger changes in those with higher baseline levels of stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».