Web-Based Mindfulness Interventions for Mental Health Treatment: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based mindfulness interventions are increasingly delivered through the internet to treat mental health conditions. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the effectiveness of web-based mindfulness interventions in clinical mental health populations. Secondary aims were to explore the impact of study variables on the effectiveness of web-based mindfulness interventions. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis of studies investigating the effects of web-based mindfulness interventions on clinical populations. RESULTS: The search strategy yielded 12 eligible studies. Web-based mindfulness interventions were effective in reducing depression in the total clinical sample (n=656 g=-0.609, P=.004) and in the anxiety disorder subgroup (n=313, g=-0.651, P<.001), but not in the depression disorder subgroup (n=251, P=.18). Similarly, web-based mindfulness interventions significantly reduced anxiety in the total clinical sample (n=756, g=-0.433, P=.004) and the anxiety disorder subgroup (n=413, g=-0.719, P<.001), but not in the depression disorder group (n=251, g=-0.213, P=.28). Finally, web-based mindfulness interventions improved quality of life and functioning in the total sample (n=591, g=0.362, P=.02) in the anxiety disorder subgroup (n=370, g=0.550, P=.02) and mindfulness skills in the total clinical sample (n=251, g=0.724, P<.001). CONCLUSIONS: Results support the effectiveness of web-based mindfulness interventions in reducing depression and anxiety and in enhancing quality of life and mindfulness skills, particularly in those with clinical anxiety. Results should be interpreted with caution given the high heterogeneity of web-based mindfulness interventions and the low number of studies included.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».