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Enregistrement W4415584156 · doi:10.2196/70297

Long-Term Usage of Breeze, a Gamified Breathing Training App, and Its Effect on Momentary Relaxation in People With Cancer: Cohort Study

2025· article· en· W4415584156 sur OpenAlexvenueno aff
Anja Yvonne Bischof, Tobias Budig, Sonja Schläpfer, Yanick Xavier Lukic, Fabian Schneider, Prabhakaran Santhanam, Jürgen Barth, Claudia M. Witt, Tobias Kowatsch

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreathingRelaxation (psychology)Training (meteorology)Cohort studyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People with cancer often experience stress. Digital health interventions can help individuals increase momentary relaxation. Breeze is a gamified breathing training that can be embedded into digital health interventions. Its effectiveness in controlled cross-sectional studies has been demonstrated. However, adherence to Breeze and its effect on momentary relaxation in longitudinal interventional studies has yet to be investigated. Objective: This study aimed to assess Breeze across 3 key dimensions: (1) its usage over time compared to other intervention components; (2) the accuracy with which users adhered to the guiding breathing pattern provided by Breeze; and (3) its effect on momentary relaxation, including the impact of the duration of the breathing session delivered by Breeze. Methods: Breeze was 1 of 7 relaxation techniques included in the CanRelax 2.0 app, designed specifically for individuals diagnosed with cancer. Participants could select any of the 7 techniques to promote momentary relaxation. The intervention was designed to last 10 weeks. However, participants were allowed to use the CanRelax 2.0 app after that period. Participants were adults diagnosed with cancer in the last 5 years recruited across Switzerland, Germany, and Austria. Adherence to the intended breathing pattern was measured using a Pearson correlation coefficient. Momentary relaxation was measured pre- and post-exercise using an 11-point visual analog scale. Statistical analyses included linear mixed effects models and calculations of effect sizes. We further analyzed the relationship between session duration and the magnitude of momentary relaxation and compared Breeze's efficacy and time efficiency to the other available techniques. Results: Of 279 participants, 118 (42.3%) used Breeze at least once. The 118 participants engaged in 754 breathing sessions with Breeze. Momentary relaxation was assessed and calculated for 249 (33.0%) Breeze sessions. The use of Breeze declined initially but remained stable even after 10 weeks. Participants followed the predefined breathing rates of Breeze (r=0.9). On average, a small effect (-0.42; P<.001; d=0.19) on momentary relaxation was observed, with 2-minute breathing sessions (-0.30; P=.02; d=0.13) showing a small effect, whereas a large effect (-1.53; P=.03; d=0.74) was observed for breathing sessions of 4 minutes or longer. Conclusions: This study demonstrates the potential of Breeze to alleviate acute stress in individuals with chronic conditions, such as cancer. By combining gamification with evidence-based breathing techniques, Breeze fosters sustained user engagement and momentary relaxation. Participants adhered well to the guided breathing. While even short breathing sessions of 2 minutes provided modest momentary relaxation, longer durations (≥4 min) were considerably more effective. Future research aims to assess the impact of Breeze on other populations and chronic conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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