Sensa Mobile App for Managing Stress, Anxiety, and Depression Symptoms: Pilot Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increase in depression, anxiety, and stress symptoms worldwide, attributed to the COVID-19 pandemic, has been reported. If not treated, it may negatively affect a person's everyday life by altering physical and social well-being and productivity and increasing expenditure on health care. Cognitive behavioral therapy (CBT)-based interventions are gaining popularity as a means to reduce stress and alleviate anxiety and depression symptoms. Moreover, CBT delivered through a mobile app has the same elements as traditional CBT training (eg, guided discovery). However, unlike conventional training, users of mobile apps are allowed to tailor their own experience at their own speed and schedule. OBJECTIVE: This study aims to analyze Sensa users' retrospective data and explore the dose-duration effect to find the optimal usage time when the user showed results. METHODS: The study cohort comprised 381 consecutive community-based nonclinical users who started using Sensa between October 2021 and March 2022. All users included in the study took the Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS-21) assessment at least 2 times. Other parameters from the database containing all self-reported data were gender, number of active days, total time of use, and age. The primary outcome of the study was a change in the DASS-21 score. Statistical analyses were performed using GraphPad Prism (version 9, GraphPad Software). In addition, a logistic regression model was created to predict how the obtained independent parameters influenced the DASS-21 score. RESULTS: The main finding of our study was that the majority of participants who started using Sensa were experiencing depression, anxiety, and stress symptoms (92.13%, 80.05%, and 87.93%, respectively). There was a statistically significant decrease of the DASS-21 subdomain scores after the use of the application (anxiety: mean 7.25, SD 4.03 vs mean 6.12, SD 4.00; P=.001; depression: mean 11.05, SD 4.26 vs mean 9.01, SD 4.77; P=.001; stress: mean 11.42, SD 3.44 vs mean 9.96, SD 3.65; P<.001). Finally, the logistic regression model showed that users who were using the app for more than 24 days and had at least 12 active days during that time had 3.463 (95% CI 1.142-11.93) and 2.644 (95% CI 1.024-7.127) times higher chances to reduce their DASS-21 subdomain scores of depression and anxiety, respectively. CONCLUSIONS: Using the Sensa mobile app was related to decreased depression, anxiety, and stress 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».