Mindfulness-Based Cognitive Therapy for Improving Subjective Well-Being Among Healthy Individuals: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have indicated that higher subjective well-being works as a protective factor for health. Some studies have already shown the effects of mindfulness-based interventions on improving subjective well-being. However, these studies targeted specific populations rather than the general public. Furthermore, they assessed either life evaluation or affective aspects of subjective well-being rather than the concept as a whole, including the eudemonic aspect of well-being. OBJECTIVE: This study aims to investigate the effectiveness and cost-effectiveness of mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) for improving the wholistic aspects of subjective well-being in healthy individuals. METHODS: This study was an 8-week, randomized, parallel-group, superiority trial with a 2-month follow-up. Healthy individuals aged 20-65 years with scores lower than 25 on the Satisfaction With Life Scale (SWLS) were eligible to participate and randomly allocated to the MBCT group or the wait-list control group. The intervention program was developed by modifying an MBCT program to improve the well-being of a nonclinical population. The primary outcome was the difference between the two groups in mean change scores from the baseline on the SWLS. The secondary outcomes included scores on the Flourishing Scale and the Scale of Positive and Negative Experience as well as the incremental cost-effectiveness ratio. RESULTS: This study began recruiting participants in July 2018 and recruitment was completed at the end of September 2019. Data collection and dataset construction was completed by the end of March 2020. CONCLUSIONS: This study is unique in that it investigates MBCT's effects on the three different aspects of subjective well-being: life evaluation, affect, and eudemonia. It is limited, as the specific effect attributable to MBCT cannot be detected because of the lack of an active control group. TRIAL REGISTRATION: University Hospital Medical Information Network Clinical Trials Registry (UMIN-CTR) UMIN000031885; https://upload.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000036376. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15892.
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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 | 0,032 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,013 |
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 ».