Self-administered Meditation Application Intervention for Cancer Patients With Psychosocial Distress: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We explored the use of a novel smart phone-based application (APP) for delivery and monitoring of meditation to treat mood symptoms experienced by cancer patients. METHODS: We assessed the feasibility of using a meditation delivery and tracking APP over 2-weeks and its impact on cancer patients' self-reported anxiety and depression. Outpatients reporting depression and/or anxiety were recruited and randomized to the APP or waitlist control group. Assessments included an expectancy scale, exit survey, mood rating before and after each meditation, and the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS-FS), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) at baseline and after 2-weeks. The primary aim was to assess feasibility; secondary aims included satisfaction with the APP, association between meditation frequency and length with self-reported symptoms, and change in symptom measures (symptoms, anxiety, depression, and sleep). RESULTS: Our study included 35 participants (17 meditation group; 18 controls) who were primarily female (94%) with breast cancer (60%). The 61% enrollment rate and 71% adherence rate met pre-specified feasibility criteria. Most meditation group participants described the APP as "Useful" to "Very Useful" and would "Probably" or "Definitely" recommend its use. Mixed model analysis revealed a statistically significant association between meditation length (5, 10, or 15 minutes) and change in anxiety, with 15-minute sessions associated with greater reductions in anxiety. In the exit survey, more meditation group vs. control group participants reported improved focus, mood, and sleep. Study groups differed significantly by ESAS fatigue score change; the meditation group decreased a median of 1.5 pts (IQR 2.5) and the control group increased a median of 0.5 points (IQR 2). The meditation group, but not the control group, experienced statistically significant improvement in ESAS fatigue, depression, anxiety, appetite, and physical, psychological, and global distress. Change in PSQI and HADS anxiety and depression scores did not reveal any statistically significant between-group differences. CONCLUSIONS: This pilot study demonstrated the feasibility and acceptability of a meditation APP for cancer patients. Meditation APP users reported improvement in several measures of symptom distress. Future studies should explore ways to enhance the APP's usability and clinical benefit.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».