Evaluating the Use of Mindfulness and Yoga Training on Forensic Inpatients: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Forensic inpatients (i. e., individuals found not responsible for a criminal offense on account of mental illness) represent an often marginalized and difficult-to-treat population. This has led to the need for research exploring the effectiveness of novel interventions. A Canadian forensic hospital has developed an 8-weeks mindfulness and yoga training program (MTP). This pilot study examined the potential effects of this program on patients' mindfulness, stress, and use of cognitive and emotion regulation strategies. A sample of 13 forensic inpatients (male = 92%) participating in the MTP program completed self-report measures assessing dispositional mindfulness, perceived stress, and use of cognitive emotion regulation strategies at baseline, post-intervention, and a 3-months follow-up. Repeated measure ANOVAs found a significant increase in the describe facet of mindfulness (p = 0.03) with a large effect size (ηp2 = 0.26) and a significant decrease in stress (p = 0.003) with a large effect size (ηp2 = 0.39). Pairwise comparisons revealed medium to large significant changes between baseline and post-intervention for both the describe facet (p = 0.03, Hedge's g = 0.55) and stress (p = 0.003, Hedge's g = 0.70). However, comparisons were insignificant between baseline and follow-up. No significant main effects were found on the use of cognitive emotion regulation strategies. This pilot study offers preliminary support for the use of the MTP as an adjunctive therapy in forensic inpatient treatment. Further investigation is needed into the long-term impacts of this training.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».