App-Based Delivery of Clinical Emotional Freedom Techniques: Cross-Sectional Study of App User Self-Ratings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burgeoning area of mobile health (mHealth) has experienced rapid growth in mobile apps designed to address mental health issues. Although abundant apps offer strategies for managing symptoms of anxiety and stress, information regarding their efficacy is scarce. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effect of an mHealth app on user self-ratings of psychological distress in a sample of 270,461 app users. The Tapping Solution App guides users through the therapeutic protocols of Clinical Emotional Freedom Techniques (EFT), an evidence-based psychophysiological intervention that combines acupressure with elements of cognitive and exposure therapies. METHODS: App users provided self-ratings of emotional intensity before and after app sessions (termed "tapping meditations") using an 11-point Subjective Units of Distress scale. App user data for 23 tapping meditations, which addressed psychological symptoms of anxiety and stress, were gathered between October 2018 and October 2019, totaling 380,034 completed app sessions. RESULTS: Across 12 anxiety-tapping meditations, the difference in emotional intensity ratings from presession (mean 6.66, SD 0.25) to postsession (mean 3.75, SD 0.30) was statistically significant (P<.001; 95% CI -2.92 to -2.91). Across 11 stress-tapping meditations, a statistically significant difference was also found from presession (mean 6.91, SD 0.48) to postsession (mean 3.83, SD 0.54; P<.001; 95% CI -3.08 to -3.07). The results are consistent with the literature on the efficacy of Clinical EFT for anxiety and stress when offered in conventional therapeutic formats. CONCLUSIONS: The findings provide preliminary support for the effectiveness of the mHealth app in the immediate reduction of self-rated psychological distress. As an adjunct to professional mental health care, the app promises accessible and convenient therapeutic benefits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».