Clinical Trials of Meditation Practices in Health Care: Characteristics and Quality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a descriptive overview of the clinical trials assessing meditation practices for health care. DESIGN: Systematic review of the literature. Comprehensive searches were conducted in 17 electronic bibliographic databases through September 2005. Other sources of potentially relevant studies included hand searches, reference tracking, contacting experts, and gray literature searches. Included studies were clinical trials with 10 or more adult participants using any meditation practice, providing quantitative data on health-related outcomes, and published in English. Two independent reviewers assessed study relevance, extracted the data, and assessed the methodological quality of the studies. RESULTS: Four hundred clinical trials on meditation (72% described as randomized) were included in the review (publication years 1956-2005). Five broad categories of meditation practices were identified: mantra meditation, mindfulness meditation, yoga, t'ai chi, and qigong. The three most studied clinical conditions were hypertension, miscellaneous cardiovascular diseases, and substance abuse. Psychosocial measures were the most frequently reported outcomes. Outcome measures of psychiatric and psychological symptoms dominate the outcomes of interest. Overall, the methodological quality of clinical trials is poor, but has significantly improved over time by 0.014 points every year (95% CI, 0.005, 0.023). CONCLUSIONS: Most clinical trials on meditation practices are generally characterized by poor methodological quality with significant threats to validity in every major quality domain assessed. Despite a statistically significant improvement in the methodological quality over time, it is imperative that future trials on meditation be rigorous in design, execution, analysis, and the reporting of results.
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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 | 0,199 | 0,533 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».