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Enregistrement W4407155989 · doi:10.2196/70278

Enhancing Distress Tolerance Skills in Adolescents With Anorexia Nervosa Through the BALANCE Mobile App: Feasibility and Acceptability Study

2025· article· en· W4407155989 sur OpenAlexvenueno aff
Christina Miranda, Brittany E. Matheson, Nandini Datta, Aileen Whyte, Hyun‐Joon Yang, Paul Schmiedmayer, Vishnu Ravi, Oliver Aalami, James Lock

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaPreprintDistressPsychologyMobile appsAnorexiaClinical psychologyPsychotherapistEating disordersMedicineWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anorexia nervosa is a severe psychiatric disorder with high morbidity and mortality, particularly among adolescents. Family-based treatment (FBT) is the leading evidence-based intervention for adolescent anorexia nervosa, involving parents in renourishment and behavior interruption. Despite its effectiveness, challenges in distress tolerance and emotion regulation during high-stress situations, such as mealtimes, contribute to suboptimal treatment outcomes, with only 35% to 50% of adolescents achieving full recovery. Enhancing distress tolerance skills during FBT may improve treatment responses and recovery rates. The BALANCE mobile app was developed to address this need, offering real-time, dialectical behavior therapy (DBT)-based distress tolerance skills to support adolescents and families during mealtimes. Objective: Our aim was to explore the feasibility and acceptability of a mobile app designed to deliver distress tolerance skills to adolescents with and adolescents without anorexia nervosa. When fully programmed and optimized, we plan to use the mobile app to improve distress tolerance during mealtimes for adolescents with anorexia nervosa undergoing FBT. Methods: BALANCE was developed collaboratively with Stanford University's Center for Biodesign, leveraging the expertise of clinical psychologists and using biodesign student input and the Stanford Spezi ecosystem. The app underwent an iterative development process, with feedback from adolescent users. The initial feasibility and acceptability of the app were assessed through self-reported questionnaires and structured interviews with 24 adolescents aged 12 to 18 years, including 4 diagnosed with anorexia nervosa and 20 healthy controls. Adolescents with anorexia nervosa specifically used the app during mealtimes, and healthy controls used it as needed. Participants assessed the app's usability, perceived effectiveness, and its impact on their distress tolerance. Results: The app demonstrated high usability and acceptability. Of 24 participants, 83% (n=20) reported enjoying the app, 88% (n=21) would recommend it to peers, and 100% (n=24) found it user-friendly. Adolescents with anorexia nervosa reported that BALANCE helped them manage stressful mealtimes more effectively, highlighting features such as guided meditation, breathing exercises, and gamification elements as particularly effective. Healthy controls provided additional feedback, confirming the app's broad appeal to the target audience and potential scalability. Preliminary findings suggest that BALANCE may enhance distress tolerance in adolescents with and adolescents without anorexia nervosa. Conclusions: BALANCE shows promise as an innovative mobile health intervention for enhancing distress tolerance in adolescents with anorexia nervosa. Its user-friendly design and tailored DBT-based skills make it a feasible tool for integration into FBT. Future research should explore its integration into clinical practice and its impact on treatment outcomes. As distress tolerance skills are relevant to a range of mental health conditions, future research may also expand BALANCE's application to broader adolescent populations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,399 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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