Web-Based Relaxation Intervention for Stress During Social Isolation: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relaxation practices might be helpful exercises for coping with anxiety and stressful sensations. They may be of particular utility when used in web-based interventions during periods of social isolation. OBJECTIVE: This randomized study aimed to test whether web-based relaxation practices like natural sounds, deep respiration, and body scans can promote relaxation and a positive emotional state, and reduce psychomotor activation and preoccupation related to the COVID-19 pandemic. METHODS: Participants were randomly assigned to one of three experimental conditions. Each condition was characterized by a single online session of a guided square breathing exercise, a guided body scan exercise, or natural sounds. The participants listened to one of the fully automated audio clips for 7 minutes and pre-post completed self-assessed scales on perceived relaxation, psychomotor activation, level of preoccupation associated with COVID-19, and emotional state. At the end of the session, qualitative reports on subjective experience were also collected. RESULTS: Overall, 294 participants completed 75% of the survey and 240 completed the entire survey as well as one of three randomly assigned interventions. Perceived relaxation, psychomotor activation/stress, and preoccupation related to COVID-19 showed a positive improvement after participants listened to the audio clips. The same pattern was observed for the valence and perceived dominance of the emotional state. The square breathing and body scan exercises yielded superior results compared to natural sounds in lowering perceived stress. CONCLUSIONS: This study provides a novel insight that can guide the development of future low-cost web-based interventions to reduce preoccupation and stress in the general population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/19236.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».