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Enregistrement W3081866830 · doi:10.2196/18545

App-Based Delivery of Clinical Emotional Freedom Techniques: Cross-Sectional Study of App User Self-Ratings

2020· article· en· W3081866830 sur OpenAlexvenueno aff
Dawson Church, Peta Stapleton, Debbie Sabot

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietymHealthAcupressurePsychologyMental healthClinical psychologyStress managementDistressPsychological interventionPsychiatryMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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