Mindfulness for Addiction Recovery: A Cognitive Disciplinary Preventive Approach to Avoid Relapse into Substance Abuse
Notice bibliographique
Résumé
The present paper is based on a literature review and a pilot study that observed a small group of participants in a bi-weekly substance abuse treatment program that employs mindfulness training to help subjects avoid relapse into substance abuse. “Mindfulness” is defined as a state of non-judgemental self-awareness. The program that we propose combines three treatment modalities: 1) yoga practice, 2) silent meditation practice, and 3) self-reflection, a peer-led discussion on issues affecting recovery from substance abuse. Discussion of issues affecting substance abuse employs “cognitive disciplines” derived from the 12 Steps of Alcoholics Anonymous and Buddhist teachings on “mindfulness” and “relief from suffering”. The pilot study examines the effect of combining stress reduction and mindfulness of the body, induced by yoga practice; mindfulness of mental processes, aided by silent meditation, and self-awareness of one’s emotional and behavioural responses to stress, learned using the “cognitive disciplines”. This multi-disciplinary process is applied to influence one’s experience of stress and addictive patterns of behaviour. The present case study examines whether the combination of the three treatment modalities improves the participants’ ability to avoid relapse into substance abuse. This study follows an approach similar to the one used by Bryan and Zipp (2014) in their research involving the effects of mindfulness meditation during yoga and cycling from a physical-behavioural perspective and Groves’ (2014) approach to mental wellness. Our preliminary findings of the participants’ observations resulting from the pilot study and our literature review were combined into a theoretical framework which is comprised of a Three Pronged Cognitive Behavioral Therapy (TPCBT) for addiction recovery.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».