Reporting of Positive Results in Randomized Controlled Trials of Mindfulness-Based Mental Health Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large proportion of mindfulness-based therapy trials report statistically significant results, even in the context of very low statistical power. The objective of the present study was to characterize the reporting of "positive" results in randomized controlled trials of mindfulness-based therapy. We also assessed mindfulness-based therapy trial registrations for indications of possible reporting bias and reviewed recent systematic reviews and meta-analyses to determine whether reporting biases were identified. METHODS: CINAHL, Cochrane CENTRAL, EMBASE, ISI, MEDLINE, PsycInfo, and SCOPUS databases were searched for randomized controlled trials of mindfulness-based therapy. The number of positive trials was described and compared to the number that might be expected if mindfulness-based therapy were similarly effective compared to individual therapy for depression. Trial registries were searched for mindfulness-based therapy registrations. CINAHL, Cochrane CENTRAL, EMBASE, ISI, MEDLINE, PsycInfo, and SCOPUS were also searched for mindfulness-based therapy systematic reviews and meta-analyses. RESULTS: 108 (87%) of 124 published trials reported ≥1 positive outcome in the abstract, and 109 (88%) concluded that mindfulness-based therapy was effective, 1.6 times greater than the expected number of positive trials based on effect size d = 0.55 (expected number positive trials = 65.7). Of 21 trial registrations, 13 (62%) remained unpublished 30 months post-trial completion. No trial registrations adequately specified a single primary outcome measure with time of assessment. None of 36 systematic reviews and meta-analyses concluded that effect estimates were overestimated due to reporting biases. CONCLUSIONS: The proportion of mindfulness-based therapy trials with statistically significant results may overstate what would occur in practice.
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 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 | 0,589 | 0,852 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».