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Enregistrement W3156818268 · doi:10.2196/26152

Efficacy of Zemedy, a Mobile Digital Therapeutic for the Self-management of Irritable Bowel Syndrome: Crossover Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3156818268 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Melissa G. Hunt, Sofia Miguez, Benji Dukas, Obinna Onwude, Sarah White

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrritable bowel syndromeRandomized controlled trialMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)mHealthPsychoeducationAnxietyProgressive muscle relaxationeHealthGuided imageryCognitive behavioral therapyMcGill Pain QuestionnairePsychological interventionInternal medicinePsychiatryVisual analogue scaleHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients with irritable bowel syndrome (IBS) experience abdominal pain, altered bowel habits, and defecation-related anxiety, which can result in reduced productivity and impaired health-related quality of life (HRQL). Cognitive behavioral therapy (CBT) has been shown to reduce symptoms of IBS and to improve HRQL, but access to qualified therapists is limited. Smartphone-based digital therapeutic interventions have potential to increase access to guided CBT at scale, but require careful study to assess their benefits and risks. Objective The aim of this study was to test the efficacy of a novel app, Zemedy, as a mobile digital therapeutic that delivers a comprehensive CBT program to individuals with IBS. Methods This was a crossover randomized controlled trial. Participants were recruited online and randomly allocated to either immediate treatment (n=62) or waitlist control (n=59) groups. The Zemedy app consists of 8 modules focusing on psychoeducation, relaxation training, exercise, the cognitive model of stress management, applying CBT to IBS symptoms, reducing avoidance through exposure therapy, behavioral experiments, and information about diet. Users interact with a chatbot that presents the information and encourages specific plans, homework, and exercises. The treatment was fully automated, with no therapist involvement or communication. At baseline and after 8 weeks, participants were asked to complete the battery of primary (Irritable Bowel Syndrome Quality of Life [IBS-QOL], Gastrointestinal Symptom Rating Scale [GSRS]) and secondary (Fear of Food Questionnaire [FFQ], Visceral Sensitivity Index [VSI], Gastrointestinal Cognition Questionnaire [GI-COG], Depression Anxiety Stress Scale [DASS], and Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9]) outcome measures. Waitlist controls were then offered the opportunity to crossover to treatment. All participants were assessed once more at 3 months posttreatment. Results Both intention-to-treat and completer analyses at posttreatment revealed significant improvement for the immediate treatment group compared to the waitlist control group on both primary and secondary outcome measures. Gains were generally maintained at 3 months posttreatment. Scores on the GSRS, IBS-QoL, GI-COG, VSI, and FFQ all improved significantly more in the treatment group (F1,79=20.49, P<.001, Cohen d=1.01; F1,79=20.12, P<.001, d=1.25; F1,79=34.71, P<.001, d=1.47; F1,79=18.7, P<.001, d=1.07; and F1,79=12.13, P=.001, d=0.62, respectively). Depression improved significantly as measured by the PHQ-9 (F1,79=10.5, P=.002, d=1.07), and the DASS Depression (F1,79=6.03, P=.02, d=.83) and Stress (F1,79=4.47, P=.04, d=0.65) subscales in the completer analysis but not in the intention-to-treat analysis. The impact of treatment on HRQL was mediated by reductions in catastrophizing and visceral sensitivity. Conclusions Despite its relatively benign physical profile, IBS can be an extraordinarily debilitating condition. Zemedy is an effective modality to deliver CBT for individuals with IBS, and could increase accessibility of this evidence-based treatment. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04170686; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04170686

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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,440

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,320 · 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'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

Citations103
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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