MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3184810883 · doi:10.2196/24208

Impact of App-Delivered Mindfulness Meditation on Functional Connectivity, Mental Health, and Sleep Disturbances Among Physician Assistant Students: Randomized, Wait-list Controlled Pilot Study

2021· article· en· W3184810883 sur OpenAlexvenueno aff
Jeremy L. Smith, Jason W. Allen, Carla Haack, Kathryn Wehrmeyer, Kayley G Alden, Maha B. Lund, Jennifer S. Mascaro

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessRandomized controlled trialMeditationMental healthPsychological interventionBurnoutAnxietyClinical psychologyPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health care provider and trainee burnout results in substantial national and institutional costs and profound social effects. Identifying effective solutions and interventions to cultivate resilience among health care trainees is critical. Although less is known about the mental health needs of physician assistants (PAs) or PA students, accumulating research indicates that they experience similarly alarming rates of burnout, depression, and emotional exhaustion. Mobile app-delivered mindfulness meditation may be an effective part of salubrious programming to bolster long-term resilience and health among PA students. OBJECTIVE: This study aims to examine the impact of app-delivered mindfulness meditation on self-reported mental health symptoms among PA students. A secondary aim is to investigate changes in brain connectivity to identify neurobiological changes related to changes in mental health symptoms. METHODS: We recruited PA students enrolled in their third semester of PA school and used a longitudinal, randomized, wait-list-controlled design. Participants randomized to the mindfulness group were provided 1-year subscriptions to the 10% Happier app, a consumer-based meditation app, and asked to practice every day for 8 weeks. Before randomization and again after completion of the 8-week program, all participants completed resting-state functional magnetic resonance imaging as well as self-report assessments of burnout, depression, anxiety, and sleep impairment. App use was acquired as a measure of mindfulness practice time. RESULTS: =0.42; P=.01). Sleep impairment decreased significantly in the mindfulness group (19% reduction; P=.006) but not in the control group (1% reduction; P=.71). There were no other significant changes in mental health for those randomized to app-delivered mindfulness. Across all students, changes in sleep impairment were associated with increased resting-state functional connectivity between the medial prefrontal cortex (a component of the default mode network) and the superior temporal gyrus, as well as between areas important for working memory. Changes in connectivity predicted categorical conversion from impaired to nonimpaired sleep in the mindfulness group. CONCLUSIONS: This pilot study is the first to examine app-based mindfulness for PA students' mental health and investigate the impact of mindfulness on PA students' brain function. These findings suggest that app-delivered mindfulness may be an effective tool to improve sleep dysfunction and that it may be an important part of the programming necessary to reduce the epidemic of suffering among health profession trainees.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,413 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetHealthcare professionals’ stress and burnoutTravaux en français237 207