MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387600224 · doi:10.2196/50108

Mindfulness-Based App to Reduce Stress in Caregivers of Persons With Alzheimer Disease and Related Dementias: Protocol for a Single-Blind Feasibility Proof-of-Concept Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4387600224 sur OpenAlexvenueno aff
Emily C. Woodworth, Ellie A. Briskin, Evan Plys, Eric A. Macklin, Raquel Tatar, Jennifer Huberty, Ana‐Maria Vranceanu

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute on Aging
Mots-clésMindfulnessRandomized controlled trialPsychological interventionCaregiver stressMedicineIntervention (counseling)DistressmHealthDementiaCaregiver burdenGerontologyPsychologyClinical psychologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Informal caregivers (ie, individuals who provide assistance to a known person with health or functional needs, often unpaid) experience high levels of stress. Caregiver stress is associated with negative outcomes for both caregivers and care recipients. Mindfulness-based interventions (MBIs) show promise for improving stress, emotional distress, and sleep disturbance in caregivers of persons with Alzheimer disease and related dementias (ADRD). Commercially available mobile mindfulness apps can deliver MBIs to caregivers of persons with ADRD in a feasible and cost-effective manner. OBJECTIVE: We are conducting a single-blind feasibility proof-of-concept randomized controlled trial (RCT; National Institutes of Health [NIH] stage 1B) comparing 2 free mobile apps: the active intervention Healthy Minds Program (HMP) with within-app text tailored for addressing stress among caregivers of persons with ADRD, versus Wellness App (WA), a time- and dose-matched educational control also tailored for caregivers of persons with ADRD. METHODS: We aim to recruit 80 geographically diverse and stressed caregivers of persons with ADRD. Interested caregivers use a link or QR code on a recruitment flyer to complete a web-based eligibility screener. Research assistants conduct enrollment phone calls, during which participants provide informed consent digitally. After participants complete baseline surveys, we randomize them to the mindfulness-based intervention (HMP) or educational control podcast app (WA) and instruct them to listen to prescribed content for 10 minutes per day (70 minutes per week) for 12 weeks. Caregivers are blinded to intervention versus control. The study team checks adherence weekly and contacts participants to promote adherence as needed. Participants complete web-based self-report measures at baseline, posttest, and follow-up; weekly process measures are also completed. Primary outcomes are a priori set feasibility benchmarks. Secondary outcomes are stress, emotional distress, sleep disturbance, caregiver burden, mindfulness, awareness, connection, insight, and purpose. We will calculate 1-sided 95% CI to assess feasibility benchmarks. Effect sizes of change in outcomes will be used to examine the proof of concept. RESULTS: Recruitment started on February 20, 2023. We have enrolled 27 caregivers (HMP: n=14; WA: n=13) as of June 2023. Funding began in August 2022, and we plan to finish enrollment by December 2023. Data analysis is expected to begin in May 2024 when all follow-ups are complete; publication of findings will follow. CONCLUSIONS: Through this trial, we aim to establish feasibility benchmarks for HMP and WA, as well as establish a proof of concept that HMP improves stress (primary quantitative outcome), emotional distress, sleep, and mindfulness more than WA. Results will inform a future efficacy trial (NIH stage II). HMP has the potential to be a cost-effective solution to reduce stress in caregivers of persons with ADRD, benefiting caregiver health and quality of care as well as patient care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05732038; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05732038. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50108.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetMindfulness and Compassion InterventionsTravaux en français237 207