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Enregistrement W2261066300 · doi:10.26443/ijwpc.v1i1.60

Mindfulness-Based Medical Practice: Exploring the Link between Self-Compassion and Wellness

2014· article· en· W2261066300 sur OpenAlexaffvenue
Julie Irving, Patricia L. Dobkin, Jeeseon Park-Saltzman, Marilyn Fitzpatrick, Tom A. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Whole Person Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessBurnoutDepersonalizationClinical psychologyPsychologyEmotional exhaustionScale (ratio)Self-compassionPerceived Stress ScaleCompassion fatigueHealth careMedicineStress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: In light of the detrimental impact of burnout upon clinicians and their patients, the identification of means through which the well-being of health care professionals can be fostered and protected is timely and important. The present study explored outcomes associated with participation in Mindfulness-Based Medical Practice (MBMP), a program modeled after Mindfulness-Based Stress Reduction which included additional mindful communication exercises to foster the integration of mindfulness in various clinical settings.Methods: Physicians, nurses, psychologists, occupational therapists, and social workers enrolled in the 8-week MBMP program. Participants (N = 110) between the age of 24 and 82 years (M = 46.5, SD = 11.4: 73% women) completed self-report measures prior to and following the program; the Maslach Burnout Inventory, Perceived Stress Scale-10 and the Ryff Scales of Psychological Well-Being. Two process measures designed to capture mechanisms of change were administered: the Mindful Attention Awareness Scale, and the Neff Self-Compassion Scale.Results: Results from paired-sample t-tests indicated that health care professionals enrolled in MBMP can benefit from the program. Analyses demonstrated significant decreases upon measures of perceived stress [p= .000], emotional exhaustion [p= .000], depersonalization [p= .000], and an increase in personal accomplishment [p= .000] as well as mindfulness [p=.000], self-compassion [p= .000], and well-being [p= .000]. Hierarchical regression analyses indicated that change scores on perceived stress (Beta = -1.46, p LT 0.000) and self-compassion (Beta = 9.02, p LT 0.006) predicted changes in well-being in this sample. Additionally, participants rate perceived importance of having taken part in the course using a Likert-scale from 1-10 (M=8.5, SD = 1.51).Conclusions: This study suggests that for health care professionals enrolled in MBMP may experience a variety of benefits associated with participation in the program. Further, increases in self-compassion may hold particular implications for well-being in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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