Mindfulness‐based cognitive therapy for residual depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) is a new group-based intervention for prevention of relapse in recurrent depression which has not been scientifically evaluated regarding its clinical effectiveness for ameliorating residual depressive symptoms following a depressive episode. The aim of this study was to assess the efficacy of MBCT in reducing residual depressive symptoms in psychiatric outpatients with recurrent depression, and to particularly explore the effects of mindfulness techniques on rumination. DESIGN: The design of this study was a mixed model complex design. Design 1 consisted of a consecutive series of patients. They were assigned to either MBCT or TAU. The independent variables were time and group allocation, and dependent variables were Beck Depression Inventory (BDI) and Rumination Scale. In Design 2, the TAU group proceeded to complete an MBCT group, and the BDI and Rumination Scale results of the two groups were collapsed. METHOD: Nineteen patients with residual depressive symptoms following a depressive episode, and who were attending outpatient clinic, were assigned to either MBCT or treatment as usual (TAU), with the TAU group then proceeding to complete an MBCT group. Depressive and ruminative symptoms were assessed before, during, and after treatment, and at one-month follow-up. RESULTS: A significant reduction in depressive symptoms was found at the end of MBCT, with a further reduction at one-month follow-up. A trend towards a reduction in rumination scores was also observed. CONCLUSIONS: Group MBCT has a marked effect on residual depressive symptoms, which may be mediated through the mindfulness-based cognitive approach towards excessive negative ruminations in patients with residual depressive symptoms following a depressive episode.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».