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Enregistrement W3107022472 · doi:10.2196/23825

Testing the Efficacy of a Multicomponent, Self-Guided, Smartphone-Based Meditation App: Three-Armed Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3107022472 sur OpenAlexvenueno aff
Simon B. Goldberg, Ted Imhoff‐Smith, Daniel M. Bolt, Christine D. Wilson‐Mendenhall, Cortland J. Dahl, Richard J. Davidson, Melissa A. Rosenkranz

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMindfulnessRandomized controlled trialMeditationPsychologyEmpathyClinical psychologySelf-compassionAnxietyRuminationPsychotherapistMedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A growing number of randomized controlled trials (RCTs) suggest psychological benefits associated with meditation training delivered via mobile health. However, research in this area has primarily focused on mindfulness, only one of many meditative techniques. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the efficacy of 2 versions of a self-guided, smartphone-based meditation app-the Healthy Minds Program (HMP)-which includes training in mindfulness (Awareness), along with practices designed to cultivate positive relationships (Connection) or insight into the nature of the self (Insight). METHODS: A three-arm, fully remote RCT compared 8 weeks of one of 2 HMP conditions (Awareness+Connection and Awareness+Insight) with a waitlist control. Adults (≥18 years) without extensive previous meditation experience were eligible. The primary outcome was psychological distress (depression, anxiety, and stress). Secondary outcomes were social connection, empathy, compassion, self-reflection, insight, rumination, defusion, and mindfulness. Measures were completed at pretest, midtreatment, and posttest between October 2019 and April 2020. Longitudinal data were analyzed using intention-to-treat principles with maximum likelihood. RESULTS: A total of 343 participants were randomized and 186 (54.2%) completed at least one posttest assessment. The majority (166/228, 72.8%) of those assigned to HMP conditions downloaded the app. The 2 HMP conditions did not differ from one another in terms of changes in any outcome. Relative to the waitlist control, the HMP conditions showed larger improvements in distress, social connectedness, mindfulness, and measures theoretically linked to insight training (d=-0.28 to 0.41; Ps≤.02), despite modest exposure to connection- and insight-related practice. The results were robust to some assumptions about nonrandom patterns of missing data. Improvements in distress were associated with days of use. Candidate mediators (social connection, insight, rumination, defusion, and mindfulness) and moderators (baseline rumination, defusion, and empathy) of changes in distress were identified. CONCLUSIONS: This study provides initial evidence of efficacy for the HMP app in reducing distress and improving outcomes related to well-being, including social connectedness. Future studies should attempt to increase study retention and user engagement. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04139005; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04139005.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations104
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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