MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793219108 · doi:10.1080/13651501.2018.1433857

Mindfulness in severe and persistent mental illness: a systematic review

2018· review· en· W2793219108 sur OpenAlexaff
Angela Potes, Gabriel Orlandi de Souza, Katerina Nikolitch, Romeo Penheiro, Yara Moussa, Karl Looper, Soham Rej

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychiatry in Clinical Practice · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessMindfulnessPsychologyPsychiatryPsychotherapistClinical psychologyMental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This systematic review summarises the current state of research on mindfulness in SPMI, given the pressing need to provide alternative, scalable and cost-effective treatment modalities for patients with severe and persistent mental illness (SPMI). METHODS: Articles included mindfulness-based interventions for SPMI. Excluded articles included qualitative studies, acceptance and compassion therapies, case reports and reviews. Studies were identified by searching the databases Medline, Embase and PsycINFO. RESULTS: Six randomised controlled trials, seven prospective studies and one retrospective study were identified. Clinical improvements were observed on psychotic symptoms, and on improvements of depression symptoms, cognition, mindfulness, psycho-social and vocational factors. CONCLUSIONS: Findings suggest that mindfulness is feasible for individuals with SPMI, and displays potential benefits in outcomes aside from psychotic symptoms. The effects of mindfulness in psychotic symptoms needs further investigation in larger definitive studies using methodological rigor and thorough assessments of other psychiatric populations who are also representative of SPMI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,405 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Psychiatry in Clinical PracticeMême sujetMindfulness and Compassion InterventionsTravaux en français237 207