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Enregistrement W4206904475 · doi:10.2196/29008

Effectiveness, User Engagement and Experience, and Safety of a Mobile App (Lumi Nova) Delivering Exposure-Based Cognitive Behavioral Therapy Strategies to Manage Anxiety in Children via Immersive Gaming Technology: Preliminary Evaluation Study

2022· article· en· W4206904475 sur OpenAlexvenueno aff
Joanna Lockwood, Laura Williams, Jennifer Martin, Manjul Rathee, Claire Hill

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research Centre
Mots-clésAnxietyMoodIntervention (counseling)Psychological interventionPsychologyClinical psychologyCognitive behavioral therapyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood anxiety disorders are a prevalent mental health problem that can be treated effectively with cognitive behavioral therapy, in which exposure is a key component; however, access to treatment is poor. Mobile-based apps on smartphones or tablets may facilitate the delivery of evidence-based therapy for child anxiety, thereby overcoming the access and engagement barriers of traditional treatment. Apps that deliver therapeutic content via immersive gaming technology could offer an effective, highly engaging, and flexible treatment proposition. OBJECTIVE: In this paper, we aim to describe a preliminary multi-method evaluation of Lumi Nova, a mobile app intervention targeting mild to moderate anxiety problems in children aged 7-12 years using exposure therapy delivered via an immersive game. The primary objective is to evaluate the effectiveness, user engagement and experience, and safety of the beta version of Lumi Nova. METHODS: Lumi Nova was co-designed with children, parents, teachers, clinicians, game industry experts, and academic partnerships. In total, 120 community-based children with mild to moderate anxiety and their guardians were enrolled to participate in an 8-week pilot study. The outcome measures captured the app's effectiveness (anxiety symptoms, child-identified goal-based outcomes, and functional impairment), user engagement (game play data and ease-of-use ratings), and safety (mood ratings and adverse events). The outcome measures before and after the intervention were available for 30 children (age: mean 9.8, SD 1.7 years; girls: 18/30, 60%; White: 24/30, 80%). Additional game play data were automatically generated for 67 children (age: mean 9.6, SD 1.53 years; girls: 35/67, 52%; White: 42/67, 63%). Postintervention open-response data from 53% (16/30) of guardians relating to the primary objectives were also examined. RESULTS: =2.79; P=.009; Cohen d=0.35) and making progress toward treatment goals (z=2.43; P=.02), but there were no improvements in relation to functional impairment. Children found it easy to play the game and engaged safely with therapeutic content. However, the positive effects were small, and there were limitations to the game play data. CONCLUSIONS: This preliminary study provides initial evidence that an immersive mobile game app may safely benefit children experiencing mild to moderate anxiety. It also demonstrates the value of the rigorous evaluation of digital interventions during the development process to rapidly improve readiness for full market launch.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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