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Enregistrement W2902407619 · doi:10.1192/bjp.2018.265

Effects of Sahaj Samadhi meditation on heart rate variability and depressive symptoms in patients with late-life depression – RETRACTED

2018· article· en· W2902407619 sur OpenAlexafffundabout
Emily Ionson, Jayneel Limbachia, Soham Rej, Klajdi Puka, Ronnie I. Newman, Stephen J. Wetmore, Amer M. Burhan, Akshya Vasudev

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifConcerns/Issues about Data;Concerns/Issues about Results and/or Conclusions;Salami Slicing;
Date5/25/2021 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern UniversityLawson Health Research InstituteJewish General HospitalLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Mots-clésMeditationDepression (economics)Depressive symptomsPsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryPhilosophyTheologyAnxietyKeynesian economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Late-life depression (LLD) is a disabling disorder and antidepressants are ineffective in as many as 60% of cases. Converging evidence shows a strong correlation between LLD and subsequent risk of cardiovascular disease. There is a need for new, well-tolerated, non-pharmacological augmentation interventions that can treat depressive symptoms as well as improve heart rate variability (HRV), an important prognostic marker for development of subsequent cardiovascular disease. Meditation-based techniques are of interest based on positive findings in other samples.AimsWe aimed to assess the efficacy of Sahaj Samadhi meditation (SSM), an underevaluated, standardised and manualised meditation intervention, on HRV and depressive symptoms. METHOD: Eighty-three men and women aged 60-85 years, with mild to moderate depression and receiving treatment as usual (TAU) were randomised to either the SSM or TAU arm. Those allocated to SSM attended 4 consecutive days of group meditation training, using personalised mantras followed by 11 weekly reinforcement sessions. HRV and Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD; 17-item) score were measured at baseline and 12 weeks. RESULTS: All time and frequency domain measures of HRV did not significantly change in either arm. However, there was significant improvement in the SSM arm, compared with TAU, on the HRSD (difference in mean, 2.66; 95% CI 0.26-5.05; P = 0.03). CONCLUSIONS: Compared with TAU, SSM is associated with improvements in depressive symptoms but does not significantly improve HRV in patients with LLD. These results need to be replicated in subsequent studies incorporating a group-based, active control arm.Declaration of interestR.I.N. is the Director of Research and Health Promotion for the Art of Living Foundation, Canada and supervised the staff providing Sahaj Samadhi meditation. S.R. has received research funding from Satellite Healthcare for a mindfulness meditation trial in patients on haemodialysis. The remaining authors report no financial or other relationship relevant to the subject of this article.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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