Acceptability, engagement, outcomes, and dose–response associations of a mindfulness-based meditation app in individuals waiting for psychological services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While mindfulness apps have received growing clinical attention, their integration within health systems has received limited investigation. In this study, we evaluated a mindfulness app in adults waiting for psychological services. A non-randomized clinical trial was conducted with a 4-week intervention period and 8-week follow-up. At baseline, adults ( N = 193) with moderate depression and anxiety symptoms completed an assessment and received access to a mobile mindfulness app called AmDTx. Additional assessments were completed at 2-, 4-, 8-, and 12-weeks post-baseline. Descriptive statistics of attrition, adoption, acceptability, and engagement were computed. Linear mixed models estimated treatment outcomes for functional disability (primary outcome), depression, anxiety, stress, rumination, and mindful awareness/acceptance. We also evaluated the dose–response association between app use and functional disability. Results Using intent-to-treat (ITT) analyses, there was a 75% adoption rate and a 30% attrition rate at post-treatment (i.e., 4 weeks post-baseline). In addition, 1.09 hours of meditation time and 9.16 exercises were recorded on average at post-treatment. During follow-up, less than a third of participants remained active users, but they reported increases in meditation hours and number of exercises. Participants reported positive ratings of credibility, acceptability, and usability ratings. Treatment effects were observed in the expected direction for all outcomes but one (mindful awareness). Dose-response relationships indicated that increases in app engagement correlated with decreases in functional disability Conclusions The findings reinforce the potential for AmDTx, and mindfulness apps more broadly, to serve as low-intensity tools to alleviate unmet service needs and impart clinically meaningful benefit for a significant subset of those waiting for psychological services. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT05211960, Registered 2022–01-26.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».