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Enregistrement W4405230527 · doi:10.2196/63078

Feasibility and Efficacy of a Novel Mindfulness App Used With Matcha Green Tea in Generally Healthy Adults: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4405230527 sur OpenAlexvenueno aff
Ryohei Tanaka-Kanegae, Koji Yamada, Traci M. Blonquist, Kristen D Taggart, Koichiro Hamada

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessRandomized controlled trialGreen teaMedicineTraditional medicinePsychologyClinical psychologyInternal medicineBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mindfulness practices, such as breathing meditation (BM), reduce stress and enhance mood. One such practice is mindful eating, where a practitioner focuses on the five senses while eating or drinking. A novel set of prototypes has been developed, incorporating principles of mindful eating. These prototypes include matcha green tea and a mobile app that provides audio guidance for meditation during the preparation and consumption of the beverage (hereafter referred to as guided tea meditation [GTM]). OBJECTIVE: This study assessed the feasibility and efficacy of GTM, evaluating meditation time, frequency, and prototype acceptability over 8 weeks, alongside changes in stress and mood. Additionally, other benefits of GTM were explored. METHODS: A comparator group was established in which participants performed traditional BM without an app or audio guide (active control). This unblinded randomized controlled trial involved 100 healthy American volunteers (n=49 GTM, n=51 BM). During the 8-week study period, participants were encouraged to perform either GTM or BM for 10 minutes daily. The meditation activity was self-reported the following day. Only the GTM group assessed the prototype acceptability. The Perceived Stress Scale-10 was used to measure stress levels, while the Two-Dimensional Mood Scale was used to evaluate mood changes. Other meditation benefits were explored using a questionnaire. All questionnaires were presented and completed via an app. An intention-to-treat analysis was performed. RESULTS: No significant between-group differences were found in total meditation time (P=.15) or frequency (P=.36). However, the weekly time and frequency of the GTM group remained above 50 minutes per week and 4 days per week, respectively. Over half of the GTM participants (≥28/49, ≥57%) accepted the prototype. The GTM group exhibited significant stress reductions at weeks 4 and 8 (both P<.001), similar to the BM group. Improvements in mood metrics were observed after a single GTM session on days 1 and 56, similar to the BM group. Moreover, increases in premeditation scores for relaxed and calm from day 1 to day 56 were significantly higher for the GTM group (P=.04 and .048, respectively). The majority of participants (≥25/49, ≥51%) assigned to GTM experienced positive changes in happiness, time management, quality of life, relationships, sleep, and work performance as they continued meditating. However, no significant between-group differences were found in these exploratory outcomes (P>.08). CONCLUSIONS: We believe that GTM exhibits good feasibility. Meanwhile, GTM reduced stress, improved mood, and let the practitioners feel other benefits, similar to BM. Long-term practitioners of GTM may even feel more relaxed and calmer in the state of premeditation than those who practice BM. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05832645; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05832645.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,395
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 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 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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