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Enregistrement W1735515085 · doi:10.1177/070674370705200409

Does Mindfulness Meditation Improve Anxiety and Mood Symptoms? A Review of the Controlled Research

2007· review· en· W1735515085 sur OpenAlexaffvenue
Tony Toneatto, Linda Nguyen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2007
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessAnxietyMindfulness-based stress reductionClinical psychologyDepression (economics)PsychologyMeditationPopulationMoodPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review the impact of mindfulness-based stress reduction (MBSR) on symptoms of anxiety and depression in a range of clinical populations. METHOD: Our review included any study that was published in a peer-reviewed journal, used a control group, and reported outcomes related to changes in depression and anxiety. We extracted the following key variables from each of the 15 studies identified: anxiety or depression outcomes after the MBSR program, measurement of compliance with MBSR instructions, type of control group included, type of clinical population studied, and length of follow-up. We also summarized modifications to the MBSR program. RESULTS: Measures of depression and anxiety were included as outcome variables for a broad range of medical and emotional disorders. Evidence for a beneficial effect of MBSR on depression and anxiety was equivocal. When active control groups were used, MBSR did not show an effect on depression and anxiety. Adherence to the MBSR program was infrequently assessed. Where it was assessed, the relation between practising mindfulness and changes in depression and anxiety was equivocal. CONCLUSIONS: MBSR does not have a reliable effect on depression and anxiety.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations316
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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