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Enregistrement W3043830185 · doi:10.2196/20501

Ethnicity Differences in Sleep Changes Among Prehypertensive Adults Using a Smartphone Meditation App: Dose-Response Trial

2020· article· en· W3043830185 sur OpenAlexvenueno aff
John C. Sieverdes, Frank A. Treiber, Christopher E. Kline, Martina Mueller, Brenda Brunner-Jackson, Luke Sox, Mercedes Cain, Maria Swem, Vanessa A. Díaz, Jessica Chandler

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthUniversity of South Carolina
Mots-clésActigraphyMedicinePittsburgh Sleep Quality IndexPhysical therapyRandomized controlled trialMeditationSleep qualityInternal medicineInsomniaCircadian rhythm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: African Americans (AAs) experience greater sleep quality problems than non-Hispanic Whites (NHWs). Meditation may aid in addressing this disparity, although the dosage levels needed to achieve such benefits have not been adequately studied. Smartphone apps present a novel modality for delivering, monitoring, and measuring adherence to meditation protocols. OBJECTIVE: This 6-month dose-response feasibility trial investigated the effects of a breathing awareness meditation (BAM) app, Tension Tamer, on the secondary outcomes of self-reported and actigraphy measures of sleep quality and the modulating effects of ethnicity of AAs and NHWs. METHODS: A total of 64 prehypertensive adults (systolic blood pressure <139 mm Hg; 31 AAs and 33 NHWs) were randomized into 3 different Tension Tamer dosage conditions (5,10, or 15 min twice daily). Sleep quality was assessed at baseline and at 1, 3, and 6 months using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and 1-week bouts of continuous wrist actigraphy monitoring. The study was conducted between August 2014 and October 2016 (IRB #Pro00020894). RESULTS: At baseline, PSQI and actigraphy data indicated that AAs had shorter sleep duration, greater sleep disturbance, poorer efficiency, and worse quality of sleep (range P=.03 to P<.001). Longitudinal generalized linear mixed modeling revealed a dose effect modulated by ethnicity (P=.01). Multimethod assessment showed a consistent pattern of NHWs exhibiting the most favorable responses to the 5-min dose; they reported greater improvements in sleep efficiency and quality as well as the PSQI global value than with the 10-min and 15-min doses (range P=.04 to P<.001). Actigraphy findings revealed a consistent, but not statistically significant, pattern in the 5-min group, showing lower fragmentation, longer sleep duration, and higher efficiency than the other 2 dosage conditions. Among AAs, actigraphy indicated lower sleep fragmentation with the 5-min dose compared with the 10-min and 15-min doses (P=.03 and P<.001, respectively). The 10-min dose showed longer sleep duration than the 5-min and 15-min doses (P=.02 and P<.001, respectively). The 5-min dose also exhibited significantly longer average sleep than the 15-min dose (P=.03). CONCLUSIONS: These findings indicate the need for further study of the potential modulating influence of ethnicity on the impact of BAM on sleep indices and user-centered exploration to ascertain the potential merits of refining the Tension Tamer app with attention to cultural tailoring among AAs and NHWs with pre-existing sleep complaints.

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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,240 · 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 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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