Heart Rate Variability Biofeedback to Treat Anxiety in Young People With Autism Spectrum Disorder: Findings From a Home-Based Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with autism spectrum disorder (ASD) frequently experience high levels of anxiety. Despite this, many clinical settings do not provide specialist ASD mental health services, and demand for professional support frequently outstrips supply. Across many sectors of health, investigators have explored digital health solutions to mitigate demand and extend the reach of professional practice beyond traditional clinical settings. OBJECTIVE: This critical appraisal and pilot feasibility study examines heart rate variability (HRV) biofeedback as an approach to help young people with ASD to manage anxiety symptoms outside of formal settings. The aim is to explore the use of portable biofeedback devices to manage anxiety, while also highlighting the risks and benefits of this approach with this population. METHODS: We assessed the feasibility of using home-based HRV biofeedback for self-management of anxiety in young people with ASD. We adopted coproduction, involving people with ASD, to facilitate development of the study design. Next, a separate pilot with 20 participants with ASD (n=16, 80% male participants and n=4, 20% female participants, aged 13-24 years; IQ>70) assessed adoption and acceptability of HRV biofeedback devices for home use over a 12-week period. Data were collected from both carers and participants through questionnaires and interviews; participants also provided single-lead electrocardiogram recordings as well as daily reports through smartphone on adoption and use of their device. RESULTS: =3.95; P=.006; Cohen d=0.54). Participant age was significantly negatively correlated with all HRV variables at baseline, namely high-frequency heart rate variability (HF-HRV: P=.02), the root mean square of successive differences in normal heartbeat contractions (RMSSD: P=.02) and the variability of normal-to-normal interbeat intervals (SDNN: P=.04). At follow-up, only SDNN was significantly negatively correlated with age (P=.05). Levels of ASD symptoms were positively correlated with heart rate both before (P=.04) and after the intervention (P=.01). The majority (311/474, 65.6%) of reports from participants indicated that the devices helped when used. Difficulties with the use of some devices and problems with home testing of HRV were noted. These initial findings are discussed within the context of the strengths and challenges of remotely delivering a biofeedback intervention for people with ASD. CONCLUSIONS: HRV biofeedback devices have shown promise in this pilot study. There is now a need for larger evaluation of biofeedback to determine which delivery methods achieve the greatest effect for people with ASD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04955093; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04955093.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».