Stress Management and Resilience Intervention in a Women's Heart Clinic: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In general, women report higher stress levels than men. High baseline anxiety, depression, and stress levels are associated with greater risk of cardiovascular diseases. Current evidence for efficacy of stress management interventions for women is limited. This study aimed at assessing the effect of a stress management and resiliency training (SMART) program for decreasing stress, anxiety, and depressive symptoms. Methods: Fifty moderately or severely stressed Women's Heart/Preventive Cardiology Clinic patients consented to the SMART intervention delivered online ( n = 36) or in-person ( n = 9). Primary outcome measures were the observed changes between baseline and at 12 weeks for the following psychometric tools: General Anxiety Disorder-7 (GAD-7), Patient Health Questionnaires (PHQ-9), Perceived Stress Scale (PSS), and Brief Resiliency Scale (BRS). Results: Forty-five patients completed the study. We observed significant improvements in PSS and GAD-7, but not in PHQ-9 or BRS, after the SMART intervention. When assessing outcomes among those with depressive symptoms at baseline (PHQ-9 > 15), we observed significant changes in PSS, GAD-7, and PHQ-9. No differences between online and in-person program delivery methods were found (all p -values >0.05). Conclusions: Training exposure using the SMART program to decrease stress and anxiety in women seeking preventive cardiology services was feasible and similarly effective, whether delivered online or in a single in-person session. Impacts on depression and resilience likely require a more intensive approach. In the future, larger randomized clinical trials with additional training and longer follow-up are warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».