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Enregistrement W3154403153 · doi:10.2196/25078

Changes in Perceived Stress Following a 10-Week Digital Mindfulness-Based Stress Reduction Program: Retrospective Study

2021· article· en· W3154403153 sur OpenAlexvenueno aff
Aarathi Venkatesan, Holly Krymis, Jennifer Scharff, Art Waber

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulness-based stress reductionMindfulnessPsychological interventionPerceived Stress ScaleAnxietyStress reductionMental healthMedicineMeditationClinical psychologyStress (linguistics)Physical therapyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the need for effective scalable interventions for mental health conditions such as depression, anxiety, and stress has grown, the digital delivery of mindfulness-based stress reduction (MBSR) has gained interest as a promising intervention in this domain. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the changes in perceived stress following a 10-week digital MBSR program that combined an app-based digital program with weekly one-on-one remote sessions with a health coach. METHODS: This study used a retrospective, observational design. A total of 229 participants with moderate-to-high perceived stress scores as assessed by the Perceived Stress Scale (PSS)-10 enrolled in the 10-week Vida Health MBSR program. The program included weekly remote sessions with a certified health coach and digital content based on concepts fundamental to mindfulness practice. The PSS-10 was used to evaluate perceived stress. Of the 229 participants, 131 (57.2%) were considered program completers and provided at least one follow-up PSS-10. A secondary analysis examined the changes in stress scores at 6 months. This analysis was restricted to participants who had been enrolled in the program for at least 6 months (n=121). To account for random and fixed effects, linear mixed effects modeling was used to assess changes in stress scores over time. An intention-to-treat approach was used to evaluate the changes in perceived stress across the entire study cohort, including those who were lost to follow-up. In addition, a reliable change index was computed to evaluate the changes in scores from the baseline. RESULTS: The findings revealed a significant positive association between program time and stress reduction (B=-0.365; P<.001) at 12 weeks. We observed an average reduction in stress scores of 3.17 points (95% CI -3.93 to -2.44) by program week 6 and 4.86 points (95% CI -5.86 to -3.85) by program week 12. Overall, 83.2% (109/131) of participants showed a reduction in stress scores by week 12, with 40.5% (53/131) of participants showing reliable improvement at 12 weeks and 47.8% (56/131) of participants showing a shift to a lower stress level category (ie, moderate-to-low stress). The intention-to-treat analysis revealed a significant, although attenuated, reduction in stress scores at 12 weeks (B=-0.23; P<.001). Participants who completed more lessons had an increased likelihood of moving down at least one stress level category (odds ratio 1.512, 95% CI 1.056 to 2.166; P=.02). In assessing medium-term outcomes, among participants who had completed at least 6 months in the program, 48.8% (59/121) of members provided a 6-month assessment. We observed a significant reduction in stress scores at 6 months (t58=10.24; P<.001), with 61% (36/59) of participants showing reliable improvement. CONCLUSIONS: The findings of this retrospective, observational study suggest that a blended, digital mindfulness-based intervention may support program uptake and meaningful, sustained reduction in stress outcomes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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