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Enregistrement W3187379416 · doi:10.2196/25650

A Compassion-Focused Ecological Momentary Intervention for Enhancing Resilience in Help-Seeking Youth: Uncontrolled Pilot Study

2021· article· en· W3187379416 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Rauschenberg, Benjamin Boecking, Isabell Paetzold, Koen Schruers, Anita Schick, Thérèse van Amelsvoort, Ulrich Reininghaus

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPsychological interventionMindfulnessIntervention (counseling)mHealthAnxietyPsychologyExperience sampling methodPsychological resilienceAffect (linguistics)Clinical psychologyPsychotherapistPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital interventions offer new avenues for low-threshold prevention and treatment in young people. Ecological momentary interventions (EMIs) represent a powerful approach that allows for adaptive, real-time, and real-world delivery of intervention components in daily life by real-time processing of ecological momentary assessment (EMA) data. Compassion-focused interventions (CFIs) may be particularly amenable to translation into an EMI to strengthen emotional resilience and modify putative risk mechanisms, such as stress sensitivity, in the daily lives of young help-seeking individuals. OBJECTIVE: This study aims to investigate the feasibility, safety, and initial therapeutic effects of a novel, accessible, transdiagnostic, ecological momentary CFI for improving emotional resilience to stress (EMIcompass). METHODS: In this uncontrolled pilot study, help-seeking youth with psychotic, depressive, or anxiety symptoms were offered the EMIcompass intervention in addition to treatment as usual. The EMIcompass intervention consisted of a 3-week EMI (including enhancing, consolidating, and EMA-informed interactive tasks) administered through a mobile health app and three face-to-face sessions with a trained psychologist intended to provide guidance and training on the CFI exercises presented in the app (ie, training session, follow-up booster session, and review session). RESULTS: In total, 10 individuals (mean age 20.3 years, SD 3.8; range 14-25) were included in the study. Most (8/10, 80%) participants were satisfied and reported a low burden of app usage. No adverse events were observed. In approximately one-third of all EMAs, individuals scored high on stress, negative affect, or threat anticipation during the intervention period, resulting in real-time, interactive delivery of the CFI intervention components in addition to weekly enhancing and daily consolidating tasks. Although the findings should be interpreted with caution because of the small sample size, reduced stress sensitivity, momentary negative affect, and psychotic experiences, along with increased positive affect, were found at postintervention and the 4-week follow-up. Furthermore, reductions in psychotic, anxiety, and depressive symptoms were found (r=0.30-0.65). CONCLUSIONS: Our findings provide evidence on the feasibility and safety of the EMIcompass intervention for help-seeking youth and lend initial support to beneficial effects on stress sensitivity and mental health outcomes. An exploratory randomized controlled trial is warranted to establish the feasibility and preliminary evidence of its efficacy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,336 · 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 non 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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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