New Evidence in the Booming Field of Online Mindfulness: An Updated Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need to regularly update the evidence base on the effectiveness of online mindfulness-based interventions (MBIs), especially considering how fast this field is growing and developing. OBJECTIVE: This study presents an updated meta-analysis of randomized controlled trials assessing the effects of online MBIs on mental health and the potential moderators of these effects. METHODS: We conducted a systematic literature search in PsycINFO, PubMed, and Web of Science up to December 4, 2020, and included 97 trials, totaling 125 comparisons. Pre-to-post and pre-to-follow-up between-group effect sizes (Hedges g) were calculated for depression, anxiety, stress, well-being, and mindfulness using a random effects model. RESULTS: The findings revealed statistically significant moderate pre-to-post effects on depression (g=0.34, 95% CI 0.18-0.50; P<.001), stress (g=0.44, 95% CI 0.32-0.55; P<.001), and mindfulness (g=0.40, 95% CI 0.30-0.50; P<.001) and small effects on anxiety (g=0.26, 95% CI 0.18-0.33; P<.001). For well-being, a significant small effect was found only when omitting outliers (g=0.22, 95% CI 0.15-0.29; P<.001) or low-quality studies (g=0.26, 95% CI 0.12-0.41; P<.001). Significant but small follow-up effects were found for depression (g=0.25, 95% CI 0.12-0.38) and anxiety (g=0.23, 95% CI 0.13-0.32). Subgroup analyses revealed that online MBIs resulted in higher effect sizes for stress when offered with guidance. In terms of stress and mindfulness, studies that used inactive control conditions yielded larger effects. For anxiety, populations with psychological symptoms had higher effect sizes. Adherence rates for the interventions ranged from 35% to 92%, but most studies lacked clear definitions or cut-offs. CONCLUSIONS: Our findings not only demonstrate that online MBIs are booming but also corroborate previous findings that online MBIs are beneficial for improving mental health outcomes in a broad range of populations. To advance the field of online MBIs, future trials should pay specific attention to methodological quality, adherence, and long-term follow-up measurements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 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 découle