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Enregistrement W2991717359 · doi:10.1177/0093854819891457

Evaluating the Effectiveness of Mindfulness-Based Interventions in Incarcerated Populations: A Meta-Analysis

2019· article· en· W2991717359 sur OpenAlexaff
Megan Per, Christina Spinelli, Isabel Sadowski, Emma Schmelefske, Leena Anand, Bassam Khoury

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychological interventionClinical psychologyAnxietyRecidivismPsychologyMeta-analysisImpulsivityAngerPoison controlPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of research supports the use of mindfulness-based interventions (MBIs) in incarcerated populations; however, treatment effectiveness remains unclear. This meta-analysis of 22 studies ( N = 2,265, 75% male) quantified the effectiveness of MBIs in incarcerated populations on key psychological outcomes and criminogenic needs. Results from pre–post studies indicated MBIs had a small to moderate effect on all outcomes, but this was not supported by controlled studies. Studies with older participants, more females, and longer treatment length demonstrated slightly greater effects. Results from pre–post analyses demonstrated significant reductions in psychological outcomes (depression, anxiety, and stress) and criminogenic needs (impulsivity, self-dysregulation, anger, substance use behavior, and attitude). However, only depression and anxiety were significantly reduced in controlled studies. Although findings offer preliminary support of the efficacy of MBIs in targeting psychological health in incarcerated populations, further controlled studies are required to examine criminogenic outcomes and recidivism rates after treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0120,000

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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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