The Effectiveness of Mindfulness Based Stress Reduction Intervention on Emotion Regulation Problems and Blood Sugar Control in Patients With Diabetes Type II
Notice bibliographique
Résumé
AIM & BACKGROUND: Diabetes is one of the most prevalent and costly chronic diseases that imposes many limitations on the activities of the patient. Stress reduction treatment based on mindfulness is an intervention which is used in mind-body medicine in order to reduce mental and physical disorders in patients with chronic diseases. So, this study aims to investigate the effectiveness of stress reduction treatment based on mindfulness on emotion regulation problems and glycemic control in patients with type 2 diabetes.METHODS & MATERIALS: The paper is an experimental study based on control and treatment groups with pre-test and post-test. 34 male and female patients with type 2 diabetes having at least high education, from Molasadra Clinic of Isfahan, were selected and were placed randomly in two groups of control (N=17) and treatment(N=17). Pre-test stage was done for both two groups by cognitive emotion regulation questionnaire (CERQ) and also by means of Glucometer to measure glycemic of patients. The treatment group for 8 sessions of 2 hours (once a week) was placed under the training of mindfulness-based stress reduction intervention. Afterwards, the post-test was done for both groups. The obtained data using SPSS software version 20 and multivariate analysis of covariance were analyzed.FINDINGS: The findings showed that MBSR had effect on emotion regulation problems, and glycemic control of patients with type 2 diabetes.CONCLUSIONS: On the basis of results, MBSR can have positive impact on emotion regulation problems, and glycemic control of patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».