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Enregistrement W3142685867 · doi:10.2196/26038

Biofeedback-Based Connected Mental Health Interventions for Anxiety: Systematic Literature Review

2021· review· en· W3142685867 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited Arab Emirates University
Mots-clésPsychological interventionAnxietyBiofeedbackMental healthSystematic reviewMedicineClinical psychologyMindfulnessScopusPsychologyMEDLINEPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Connected mental health, which refers to the use of technology for mental health care and technology-based therapeutic solutions, has become an established field of research. Biofeedback is one of the approaches used in connected mental health solutions, which is mainly based on the analysis of physiological indicators for the assessment and management of the psychological state. Biofeedback is recommended by many therapists and has been used for conditions including depression, insomnia, and anxiety. Anxiety is associated with several physiological symptoms, including muscle tension and breathing issues, which makes the inclusion of biofeedback useful for anxiety detection and management. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify interventions using biofeedback as a part of their process for anxiety management and investigate their perceived effectiveness. METHODS: A systematic literature review of publications presenting empirically evaluated biofeedback-based interventions for anxiety was conducted. The systematic literature review was based on publications retrieved from IEEE Digital Library, PubMed, ScienceDirect, and Scopus. A preliminary selection of papers was identified, examined, and filtered to include only relevant publications. Studies in the final selection were classified and analyzed to extract the modalities of use of biofeedback in the identified interventions, the types of physiological data that were collected and analyzed and the sensors used to collect them. Processes and outcomes of the empirical evaluations were also extracted. RESULTS: After final selection, 13 publications presenting different interventions were investigated. The interventions addressed either primarily anxiety disorders or anxiety associated with health issues such as migraine, Parkinson disease, and rheumatology. Solutions combined biofeedback with other techniques including virtual reality, music therapy, games, and relaxation practices and used different sensors including cardiovascular belts, wrist sensors, or stretch sensors to collect physiological data such as heart rate, respiration indicators, and movement information. The interventions targeted different cohorts including children, students, and patients. Overall, outcomes from the empirical evaluations yielded positive results and emphasized the effectiveness of connected mental health solutions using biofeedback for anxiety; however, certain unfavorable outcomes, such as interventions not having an effect on anxiety and patients' preferring traditional therapy, were reported in studies addressing patients with specific physical health issues. CONCLUSIONS: The use of biofeedback in connected mental health interventions for the treatment and management of anxiety allows better screening and understanding of both psychological and physiological patient information, as well as of the association between the two. The inclusion of biofeedback could improve the outcome of interventions and boost their effectiveness; however, when used with patients suffering from certain physical health issues, suitability investigations are needed.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,356 · 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