The effects of Sahaja Yoga meditation on mental health: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To determine the efficacy of Sahaja Yoga (SY) meditation on mental health among clinical and healthy populations. Methods All publications on SY were eligible. Databases were searched up to November 2017, namely PubMed, MEDLINE (NLM), PsychINFO, and Scopus. An internet search (Google Scholar) was also conducted. The quality of the randomized controlled trails was assessed using the Cochrane Risk Assessment for Bias. The quality of cross-sectional studies, a non-randomized controlled trial and a cohort study was assessed with the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Results We included a total of eleven studies; four randomized controlled trials, one non-randomized controlled trial, five cross-sectional studies, and one prospective cohort study. The studies included a total of 910 participants. Significant findings were reported in relation to the following outcomes: anxiety, depression, stress, subjective well-being, and psychological well-being. Two randomized studies were rated as high quality studies, two randomized studies as low quality studies. The quality of the non-randomized trial, the cross-sectional studies and the cohort study was high. Effect sizes could not be calculated in five studies due to unclear or incomplete reporting. Conclusions After reviewing the articles and taking the quality of the studies into account, it appears that SY may reduce depression and possibly anxiety. In addition, the practice of SY is also associated with increased subjective wellbeing and psychological well-beng. However, due to the limited number of publications, definite conclusions on the effects of SY cannot be made and more high quality randomized studies are needed to justify any firm conclusions on the beneficial effects of SY on mental health.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».