Can the Mindful Awareness and Resilience Skills for Adolescents (MARS-A) Program Be Provided Online? Voices from the Youth
Notice bibliographique
Résumé
Mindfulness-based interventions (MBIs) have been shown to improve health and well-being in adolescents with chronic illnesses. Because they are most often delivered in person in a group setting, there are several barriers that limit access to MBIs for youth with limited mobility or who cannot access in-person MBIs in their communities. The objective of this study was to determine if eHealth is a viable platform to increase accessibility to MBIs for teens with chronic illnesses. This study reports the qualitative results of a mixed method randomized trial describing the experience of the Mindful Awareness and Resilience Skills for Adolescents (MARS-A) program, an eight-week MBI, delivered either in person or via eHealth. Participants were adolescents between the ages of 13 and 18 with a chronic illness recruited at a tertiary pediatric hospital in Toronto, Canada. Individual semi-structured post-participation audio-video interviews were conducted by a research assistant. A multiple-pass inductive process was used to review interview transcripts and interpret emergent themes from the participants' lived experiences. Fifteen participants (8 online and 7 in person) completed post-participation interviews. Four distinct themes emerged from participants in both groups: Creation of a safe space, fostering peer support and connection, integration of mindfulness skills into daily life, and improved well-being through the application of mindfulness. Direct quotations representative of those four themes are reported. Results from this study suggest that eHealth delivery of an adapted MBI for adolescents with chronic illnesses may be an acceptable and feasible mode of delivery for MBIs in this population. EHealth should be considered in future studies of MBIs for adolescents with chronic illnesses as a promising avenue to increase access to MBIs for youth who might not be able to access in-person programs.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».