Principles for a Responsible Integration of Mindfulness in Individual Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Mindfulness-based interventions (MBIs) like mindfulness-based stress reduction (MBSR) and mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) teach mindfulness in a group-based format. Empirical research has shown that many therapists working in individual therapy integrate mindfulness practices (e.g., body scan, sitting meditation) into their treatments. However, research on this topic is in its infancy. The purpose of this paper is to present recommendations for a responsible use of mindfulness in individual therapy. Methods Informed by a literature review, an expert group developed guidelines for a responsible use of mindfulness in individual therapy. Results Recommendations for the following issues were developed: (a) different types of integration; (b) diagnoses/clinical problems for which integration of mindfulness in individual therapy could be useful; (c) qualification of therapists; (d) case formulation; (e) the inquiry process; (f) types and optimal duration of mindfulness practices in individual therapy; (g) managing difficult experiences; (h) integration of mindfulness into individual therapy training programs. Finally, we formulate important topics for research on the integration of mindfulness into individual therapy. Conclusions By formulating recommendations for the most important issues of the integration of mindfulness into individual therapy, we want to stimulate the discussion on a responsible use of mindfulness in this setting. Since research on this topic is scarce, our recommendations can only be tentative.
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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 | 0,072 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».