MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4365798836 · doi:10.2196/44855

Effectiveness of a Mindfulness Meditation App Based on an Electroencephalography-Based Brain-Computer Interface in Radiofrequency Catheter Ablation for Patients With Atrial Fibrillation: Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4365798836 sur OpenAlexvenueno aff
Ying He, Zhijie Tang, Guozhen Sun, Cheng Cai, Yao Wang, Gang Yang, Zhipeng Bao

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAtrial fibrillationBrain–computer interfaceElectroencephalographyRandomized controlled trialMindfulnessMedicineMeditationCardiologyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Radiofrequency catheter ablation (RFCA) for patients with atrial fibrillation (AF) can generate considerable physical and psychological discomfort under conscious sedation. App-based mindfulness meditation combined with an electroencephalography (EEG)-based brain-computer interface (BCI) shows promise as effective and accessible adjuncts in medical practice. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the effectiveness of a BCI-based mindfulness meditation app in improving the experience of patients with AF during RFCA. METHODS: This single-center pilot randomized controlled trial involved 84 eligible patients with AF scheduled for RFCA, who were randomized 1:1 to the intervention and control groups. Both groups received a standardized RFCA procedure and a conscious sedative regimen. Patients in the control group were administered conventional care, while those in the intervention group received BCI-based app-delivered mindfulness meditation from a research nurse. The primary outcomes were the changes in the numeric rating scale, State Anxiety Inventory, and Brief Fatigue Inventory scores. Secondary outcomes were the differences in hemodynamic parameters (heart rate, blood pressure, and peripheral oxygen saturation), adverse events, patient-reported pain, and the doses of sedative drugs used in ablation. RESULTS: BCI-based app-delivered mindfulness meditation, compared to conventional care, resulted in a significantly lower mean numeric rating scale (mean 4.6, SD 1.7 [app-based mindfulness meditation] vs mean 5.7, SD 2.1 [conventional care]; P=.008), State Anxiety Inventory (mean 36.7, SD 5.5 vs mean 42.3, SD 7.2; P<.001), and Brief Fatigue Inventory (mean 3.4, SD 2.3 vs mean 4.7, SD 2.2; P=.01) scores. No significant differences were observed in hemodynamic parameters or the amounts of parecoxib and dexmedetomidine used in RFCA between the 2 groups. The intervention group exhibited a significant decrease in fentanyl use compared to the control group, with a mean dose of 3.96 (SD 1.37) mcg/kg versus 4.85 (SD 1.25) mcg/kg in the control group (P=.003).The incidence of adverse events was lower in the intervention group (5/40) than in the control group (10/40), though this difference was not significant (P=.15). CONCLUSIONS: BCI-based app-delivered mindfulness meditation effectively relieved physical and psychological discomfort and may reduce the doses of sedative medication used in RFCA for patients with AF. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05306015; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05306015.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMindfulness and Compassion InterventionsTravaux en français237 207