In-person vs. eHealth Mindfulness-based Intervention for Adolescents with Chronic Illnesses: A Pilot Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mindfulness-Based Interventions (MBIs) can improve mental health and well-being in adolescents with chronic illnesses. However, there are many barriers such as reduced mobility and distance which compromise accessibility to MBIs. Objective: The aim of this study was to determine the effectiveness of the Mindful Awareness and Resilience Skills for Adolescents (MARS-A) program in youth with chronic illnesses delivered in person or via eHealth. Method: In this mixed method randomized controlled trial, participants received weekly 90- minute long MARS-A sessions for 8 weeks, either in person or via a secure eHealth audiovisual platform allowing group interactions in real time. Data was collected at baseline, immediately after and two months post-MBI through saliva analyses, electronic participant logs and validated questionnaires assessing mindfulness skills and mental health outcomes. Results: Seven participants per group completed the intervention (total n=14, completion rate 77.8%). Paired t-test analyses revealed a significant reduction in depression/anxiety scores immediately post-intervention (p=0.048, Cohen’s d=0.934) and a significant reduction in pre-post mindfulness cortisol levels at week 8 (p=0.022, Cohen’s d=0.534) in the eHealth group. Frequency and duration of weekly individual home practice (eHealth: 6.5 times; 28.8 minutes; in-person: 6.0 times; 30.6 minutes) were similar in both groups and maintained at follow-up. Conclusion: This is the first study comparing in-person and eHealth delivery of an 8-week MBI for adolescents with chronic illnesses. Although the study was limited by the small size of the sample, our results suggest that eHealth delivery of MBIs may represent a promising avenue for increasing availability in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».