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Enregistrement W2520902226 · doi:10.2147/ahmt.s65820

Improving self-regulation in adolescents: current evidence for the role of mindfulness-based cognitive therapy

2016· review· en· W2520902226 sur OpenAlexaff
Erica Sibinga, Nikeea Copeland‐Linder, Lindsey Webb, Ashley Shields, Carisa Perry‐Parrish

Notice bibliographique

RevueAdolescent Health Medicine and Therapeutics · 2016
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessRuminationMindfulness-based cognitive therapyMeditationAnxietyPsychotherapistCognitionCognitive therapyClinical psychologyMedicineStressorDepression (economics)Mindfulness meditationAcceptance and commitment therapyPsychologyPsychiatryIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) was introduced in 1995 to address the problem of recurrent depression. MBCT is based on the notion that meditation helps individuals effectively deploy and regulate attention to effectively manage and treat a range of psychological symptoms, including emotional responses to stress, anxiety, and depression. Several studies demonstrate that mindfulness approaches can effectively reduce negative emotional reactions that result from and/or exacerbate psychiatric difficulties and exposure to stressors among children, adolescents, and their parents. Mindfulness may be particularly relevant for youth with maladaptive cognitive processes such as rumination. Clinical experience regarding the utility of mindfulness-based approaches, including MBCT, is being increasingly supported by empirical studies to optimize the effective treatment of youth with a range of challenging symptoms. This paper provides a description of MBCT, including mindfulness practices, theoretical mechanisms of action, and targeted review of studies in adolescents.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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