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Enregistrement W3016808168 · doi:10.2196/17755

Mobile App Use for Insomnia Self-Management in Urban Community-Dwelling Older Korean Adults: Retrospective Intervention Study

2020· article· en· W3016808168 sur OpenAlexvenueno aff
Kyungmi Chung, Seoyoung Kim, Eun Lee, Jin Young Park

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésIntervention (counseling)mHealthMental healthSelf-managementMoodPsychologyQuality of life (healthcare)Mobile phoneUsabilityClinical psychologyMedicinePsychiatryPsychological interventionPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background As an evidence-based psychotherapy for treating insomnia, cognitive behavioral therapy for insomnia (CBT-I), which helps people with sleep problems to change their unhelpful sleep-related beliefs and habits, has been well-established in older adults. Recently, the utilization of mobile CBT-I apps has been getting attention from mental health professionals and researchers; however, whether mobile CBT-I apps are usable among older users has yet to be determined. Objective The aims of this study were to explore the relationships between subjective sleep quality and subjective memory complaints and depressive symptoms; to explore the relationship between perceived difficulty in mobile app use and usability of the mobile phone–based self-help CBT-I app, named MIND MORE, in urban community-dwelling Korean older adults; to compare changes in subjective sleep quality from pre-intervention to post-intervention, during which they used the mobile app over a 1-week intervention period; and evaluate adherence to the app. Methods During the 2-hour training program delivered on 1 day titled “Overcoming insomnia without medication: How to use the ‘MIND MORE’ mobile app for systematic self-management of insomnia” (pre-intervention), 41 attendants were asked to gain hands-on experience with the app facilitated by therapists and volunteer workers. They were then asked to complete questionnaires on sociodemographic characteristics, subjective evaluation of mental health status (ie, depression, memory loss and impairment, and sleep problems), and app usability. For the 1-week home-based self-help CBT-I using the app (post-intervention), 9 of the 41 program attendants, who had already signed up for the pre-intervention, were guided to complete the given questionnaires on subjective evaluation of sleep quality after the 1-week intervention, specifically 8 days after the training program ended. Results Due to missing data, 40 of 41 attendants were included in the data analysis. The main findings of this study were as follows. First, poor subjective sleep quality was associated with higher ratings of depressive symptoms (40/40; ρ=.60, P<.001) and memory complaints (40/40; ρ=.46, P=.003) at baseline. Second, significant improvements in subjective sleep quality from pre-intervention to post-intervention were observed in the older adults who used the MIND MORE app only for the 1-week intervention period (9/9; t8=3.74, P=.006). Third, apart from the program attendants who did not have a smartphone (2/40) or withdrew from their MIND MORE membership (3/40), those who attended the 1-day sleep education program adhered to the app from at least 2 weeks (13/35, 37%) to 8 weeks (2/35, 6%) without any further contact. Conclusions This study provides empirical evidence that the newly developed MIND MORE app not only is usable among older users but also could improve subjective sleep quality after a 1-week self-help intervention period.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,331 · 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
Résumé présentoui

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