Mindfulness-Based Interventions for Physical Conditions: A Narrative Review Evaluating Levels of Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Research on mindfulness-based interventions (MBIs) for treating symptoms of a wide range of medical conditions has proliferated in recent decades. Mindfulness is the cultivation of nonjudgmental awareness in the present moment. It is both a practice and a way of being in the world. Mindfulness is purposefully cultivated in a range of structured interventions, the most popular of which is mindfulness-based stress reduction (MBSR), followed by mindfulness-based cognitive therapy (MBCT). This paper begins with a discussion of the phenomenological experience of coping with a chronic and potentially life-threatening illness, followed by a theoretical discussion of the application of mindfulness in these situations. The literature evaluating MBIs within medical conditions is then comprehensively reviewed, applying a levels of evidence rating framework within each major condition. The bulk of the research looked at diagnoses of cancer, pain conditions (chronic pain, low back pain, fibromyalgia, and rheumatoid arthritis), cardiovascular disease, diabetes, human immunodeficiency virus (HIV)/acquired immune deficiency syndrome (AIDS), and irritable bowel syndrome. Most outcomes assessed are psychological in nature and show substantial benefit, although some physical and disease-related parameters have also been evaluated. The field would benefit from more adequately powered randomized controlled trials utilizing active comparison groups and assessing the moderating role of patient characteristics and program "dose" in determining outcomes.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».