A systematic review and meta-analysis of meditative interventions for informal caregivers and health professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burnout, stress and anxiety have been identified as areas of concern for informal caregivers and health professionals, particularly in the palliative setting. Meditative interventions are gaining acceptance as tools to improve well-being in a variety of clinical contexts, however, their effectiveness as an intervention for caregivers remains unknown. AIM: To explore the effect of meditative interventions on physical and emotional markers of well-being as well as job satisfaction and burnout among informal caregivers and health professionals. DESIGN: Systematic review of randomised clinical trials and pre-post intervention studies with meditative interventions for caregivers. DATA SOURCES: PubMed, EMBASE, CINAHL and PsycINFO were searched up to November 2013. Of 1561 abstracts returned, 68 studies were examined in full text with 27 eligible for systematic review. RESULTS: Controlled trials of informal caregivers showed statistically significant improvement in depression (effect size 0.49 (95% CI 0.24 to 0.75)), anxiety (effect size 0.53 (95% CI 0.06 to 0.99)), stress (effect size 0.49 (95% CI 0.21 to 0.77)) and self-efficacy (effect size 0.86 (95% CI 0.5 to 1.23)), at an average of 8 weeks following intervention initiation. Controlled trials of health professionals showed improved emotional exhaustion (effect size 0.37 (95% CI 0.04 to 0.70)), personal accomplishment (effect size 1.18 (95% CI 0.10 to 2.25)) and life satisfaction (effect size 0.48 (95% CI 0.15 to 0.81)) at an average of 8 weeks following intervention initiation. CONCLUSIONS: Meditation provides a small to moderate benefit for informal caregivers and health professionals for stress reduction, but more research is required to establish effects on burnout and caregiver burden.
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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 | 0,016 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».