Feasibility of a 12-Week, Therapist-Independent, Smartphone-Based Biofeedback Treatment for Episodic Migraine in Adults: Single-Center, Open-Label, 1-Armed Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Biofeedback is an established treatment principle for migraine, but home-based therapy with proven efficacy is not available. Objective: This study aims to assess the feasibility, usability, and safety of 12 weeks of daily use of a novel medical device (Cerebri; Nordic Brain Tech AS) for therapist-independent multimodal biofeedback preventative treatment in adults with episodic migraine. Methods: In this open-label, one-armed trial, 20 adult participants with episodic migraine used Cerebri for 12 weeks. The primary outcome was the feasibility of the Cerebri system, measured by the level of adherence to daily biofeedback and electronic headache diary (eDiary) entries. Secondary outcomes were safety, usability, and efficacy. Results: Initial adherence to biofeedback was high (16/20, 80% in weeks 1-4), declining to 20% (4/20) by weeks 9-12. eDiary adherence remained high (15/20, 75% in weeks 9-12). Reduction in migraine days was not significant (-0.6, 95% CI -2.4 to 1.1 days; P=.47). App usability was impacted by software issues. No safety concerns were reported. Conclusions: Cerebri demonstrates potential in self-managed migraine treatment, with strong initial engagement and high safety. Usability issues, including technical bugs, were identified as the most important modifiable cause for the decline in adherence. This highlights the need for further app refinement to sustain user engagement.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».