1494 – Mindfulness-based Cognitive Therapy Reduces Depression Symptoms In People Who Have a Traumatic Brain Injury: Results From a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Traumatic brain injuries (TBI) may lead to persistent depression symptoms. We conducted several pilot studies to examine the efficacy of mindfulness-based interventions to deal with this issue; all showed strong effect sizes. The logical next step was to conduct a randomized controlled trial (RCT). Objective We sought to determine the efficacy of mindfulness-based cognitive therapy for people with depression symptoms post-TBI (MBCT-TBI). Methods Using a multi-site RCT design, participants (mean age = 47) were randomized to intervention or control arms. Treatment participants received a group-based, 10-week intervention; control participants waited. Outcome measures, administered pre- and post-intervention, and after three months, included: Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), and Symptom Checklist-90-Revised (SCL-90-R). The Philadelphia Mindfulness Scale (PHLMS) captured present moment awareness and acceptance. Results BDI-II scores decreased from 25.47 to 18.84 in treatment groups while they stayed relatively stable in control groups (respectively 27.13 to 25.00; p = .029). We did not find statistically significant differences on the PHQ-9 and SCL-90R post- treatment. However, after three months, all scores were statistically significantly lower than at baseline (ps < .01). Increases in mindfulness were associated with decreases in BDI-II scores (r[29] = -.401, p = .025). Conclusions MBCT-TBI may alleviate depression symptoms up to three months post-intervention. Greater mindfulness may have contributed to the reduction in depression symptoms although the association does not confirm causality. More work is required to replicate these findings, identify subgroups that may better respond to the intervention, and refine the intervention to maximize its effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».