Optimizing Compassion Training in Medical Trainees Using an Adjunct mHealth App: A Preliminary Single-Arm Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While structured compassion training programs have shown promise for increasing compassion among medical trainees, a major challenge is applying the concepts and practices taught during the program into the complex, dynamic, time-pressured, and often hectic hospital workplace. OBJECTIVE: The purpose of this pilot study was to examine the feasibility, acceptability, and preliminary effects of Compassion Coach, a mobile health (mHealth) smartphone app designed to bolster a 6-week mindfulness and self-compassion training program for medical trainees. METHODS: In Compassion Coach, notifications to remind, encourage, and measure the perceived impact of informal mindfulness and compassion practices taught during the program were delivered at 7 AM, 12 PM, and 7 PM, respectively, 3 times per week over the course of the training program. The app also contained a library of guided audio formal mindfulness and compassion practices to allow quick and easy access. In this pilot study, we collected data from 29 medical students and residents who downloaded Compassion Coach and completed surveys assessing perceived effectiveness and acceptability. Engagement with the Compassion Coach app was passively tracked through notification response rate and library resource access over time. RESULTS: The average response rate to notifications was 58% (SD 29%; range 12%-98%), with a significant decline over time (P=.009; odds ratio 0.98, 95% CI 0.96-0.99). Across all participants and occasions, the majority agreed the informal practices prompted by Compassion Coach helped them feel grounded and centered (110/150, 73%), improved compassion (29/41, 71%), reduced burnout (106/191, 56%), and improved their mood (133/191, 70%). In total, 16 (55%) of the 29 participants accessed guided audio recordings on average 3 (SD 3.4) times throughout the program. At the posttreatment time point, most participants (13/18, 72%) indicated that Compassion Coach helped them engage in compassion practices in daily life, and half (9/18, 50%) indicated that Compassion Coach helped improve interactions with patients. CONCLUSIONS: Overall, preliminary results of Compassion Coach are encouraging and suggest the integration of a smartphone app with an ongoing mindfulness and self-compassion training program may bolster the effects of the program on medical trainees. However, there was variability in engagement with Compassion Coach and perceived helpfulness. Additional research is indicated to optimize this novel mHealth approach and conduct a study powered to formally evaluate effects.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».