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Enregistrement W4387745876 · doi:10.1016/j.xjmad.2023.100036

North American open-label 16-week trial of the MindShift smartphone app for adult anxiety

2023· article· en· W4387745876 sur OpenAlexafffundabout
Lance M. Rappaport, Emily Jerome, Michael Van Ameringen, Maureen L. Whittal, Carmen P. McLean

Notice bibliographique

RevueJournal of Mood and Anxiety Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésAnxietyOpen labelSmartphone appPsychologyMedicineWorld Wide WebComputer sciencePsychiatryClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based treatments can effectively address anxiety and related conditions. However, new resources are needed to make psychological interventions accessible to the substantial and increasing North American population affected by anxiety and related psychopathology. The present study evaluated whether use of the MindShift app (Anxiety Canada) may help reduce anxiety symptoms and related depressive symptoms, quality-of-life, and functional impairment among adults 18 years of age and older. Adults ages 18 to 80 (N=380) participated in an online open-label trial to evaluate change in anxiety and related distress while using the MindShift smartphone app. Inclusion criteria: residence in Canada or the USA and self-identification of anxiety or anxious distress to address during the study. Participants reported the severity of four primary outcomes at baseline and 2-, 4-, 8-, 12-, and 16-weeks after they began using the MindShift app. All four primary outcomes improved over the 16-week period: participants reported reduced anxiety and depressive symptoms; reduced functional impairment; and improved quality-of-life. Improvements were unrelated to the frequency with which participants used the MindShift app. Effect sizes indicated moderate change in anxiety symptoms (d=0.61, p<0.0001), depressive symptoms (d=0.50, p<0.0001), functional impairment (d=0.55, p<0.0001), and quality-of-life (d=0.31, p<0.0001) at the end of the 16-week intervention; improvements were consistent with response to treatment but not remission. Overall, the MindShift app may provide a ready to scale low-cost resource to assist in meeting the mental health needs of adults across North America, particularly those who report mild or moderate symptom severity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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