Brief cognitive-behavioral training for tinnitus relief using a mobile application: A pilot open trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tinnitus may be a disabling, distressing disorder whereby patients report of sounds, in the absence of external stimulus. Recent evidence supports the effectiveness of psychological interventions, particularly, cognitive behavioral therapy (CBT) based intervention for the reduction of tinnitus-related distress and disability. This study assessed the effectiveness of mobile delivered cognitive training exercises to reduce tinnitus-related distress. MATERIALS AND METHODS: Out of 26 patients diagnosed with tinnitus, 14 participants completed all 48 levels of the app. Levels of pre-post intervention tinnitus intrusiveness and handicap were evaluated using the short Hebrew version of the Tinnitus Handicap Inventory (H-THI). Mood was assessed using a Visual Analogue Scale (VAS). Participants were instructed to complete 3-4 min of daily training for 14 days. RESULTS: Repeated-measures ANOVA of completers showed a significant large-effect size reduction on H-THI scores. 50% of completers have shown reliable change (indicated by their Reliable Change Index [RCI] scores). No significant change was found in mood. DISCUSSION: Several minutes a day of training using a CBT-based app targeting maladaptive believes may decreased patients' tinnitus intrusiveness and handicap. CONCLUSIONS: Mobile apps can provide access to CBT-based interventions, using an efficient, inviting and simple platform, addressing the ramifications of tinnitus symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».