A smartphone-based mindful breathing task with assessment of heart-rate variability for clinically relevant chronic pain, depression, and anxiety: Protocol for a randomized-controlled trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Mindfulness meditation is a commonly used psychological intervention for pain, mood, and anxiety conditions, but can be challenging to practice when dealing with severe symptoms without proper training experience. The Mindfulness Meditation App (MMA) is a supportive training tool specifically developed for the present study, to aid in the practice of mindful breathing using a smartphone. OBJECTIVE The aim of the present study is to evaluate the psychophysiological effects of the MMA. Specifically, the study aims to assess parasympathetic functioning using heart-rate variability (HRV; primary outcome), pain and mood symptoms, mind-wandering and present awareness, and breath focus in groups of participants who self-report clinically significant symptoms of chronic pain (CP), depression and/or anxiety (DA), as well as control participants (C) who do not meet criteria for either. METHODS The present study is a two-arm randomized-controlled trial (registration #NCT03296007), taking place at York University in Toronto, Canada. Sixty participants in each group of CP, DA, or C (N=180 total) will be pre-screened and randomly assigned by a 1:1 ratio to a mindfulness meditation app (MMA+) condition or a mindfulness meditation condition without the app (MMA-) after a brief stress-induction procedure. In MMA+, participants will practice mindful breathing with a smartphone and press “breath” or “other” buttons at the sound of audio tones if their awareness was on breathing or another experience, respectively. HRV and respiration data will be obtained during rest (5 minutes), stress-induction (5 minutes), and meditation condition (12 minutes). Participants will complete psychological self-report inventories before and after the stress-induction, and after the meditation condition. RESULTS Recruitment for the study began in November 2017 and is expected to be completed in July of 2019. CONCLUSIONS This RCT will inform the design of mindfulness meditation training tools delivered by apps and web platforms for the treatment of chronic pain, depression, and anxiety conditions. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov: NCT03296007
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,014 |
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 ».