Mechanisms of Mindfulness in Those with Higher and Lower Levels of Autism Traits
Notice bibliographique
Résumé
The effects of brief mindfulness induction on a central trait of autism spectrum disorder (over-selective attention) were examined in order to assess whether different mechanisms act in those with lower and higher levels of autism traits, and determine which intervention may be most appropriate for individuals with different sets of symptoms. Two hundred and 24 volunteer participants (110 male; 114 female) were assessed for levels of autism traits (autism quotient; AQ), anxiety and depression (Hospital Anxiety and Depression Scales), and mindful awareness (Toronto Mindfulness Scale). They were randomly assigned to mindfulness, relaxation, or no-intervention groups. After three 10-min sessions, held on alternate days, participants underwent simultaneous discrimination training between two two-element compound stimuli (AB+ CD−), followed by an extinction test (AvC, AvD, BvC, BvD) to determine the amount of over-selectivity present. Levels of depression, anxiety, and mindfulness were re-assessed. Participants with greater autism traits demonstrated greater over-selectivity, than those with lower autism traits. Mindfulness reduced over-selectivity, and did so independently of the level of AQ displayed by the participants. For lower scoring AQ participants, mindfulness worked more effectively than relaxation. In contrast, for participants with higher AQ scores, there was little difference between the impact of mindfulness and relaxation. The latter group displayed no improvement in mindful awareness. Mindfulness induction can be effective, but may work through different mechanisms for those with higher and lower autism traits, and consideration should be given as to whether this intervention may be the most suitable in all cases where autism traits are present.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».