Considerations for the design of a perinatal mindfulness intervention for adolescents based on a systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This systematic review of the literature was conducted to determine the best way to design mindfulness interventions for perinatal adolescent mothers to support mental health during the transition to parenthood and beyond. Perinatal adolescents face unique challenges compared to adults due to their developmental stage and difficulties accessing social determinants of health. Mindfulness educational interventions may be an ideal addition to perinatal supports to foster resilience and teach skills to reduce stress, anxiety, and depression. Methods: A search strategy was developed to identify articles from 6 electronic databases including PsycInfo, ProQuest, PubMed, Cochrane Library, Ovid, and CINAHL. Qualitative analysis was done to identify mindfulness interventions which significantly decrease anxiety, depression or stress and to determine the components and designs of these interventions. Participants’ satisfaction with the interventions were analyzed, when available. Best practices for designing interventions for adolescents were used to recommend adaptations to the mindfulness interventions to tailor them to the perinatal adolescent population. Results: Of the 561 studies retrieved from the search, 16 met the inclusion criteria. All included studies found at last one significant decrease in mental health outcomes (stress 9 of 13, anxiety 9 of 9; depression 9 of 14). The majority of the interventions began in the perinatal period, were delivered face-to-face, included homework, multiple sessions and by a trained professional. Conclusion: Mindfulness interventions are feasible, acceptable and effective in adult perinatal populations. Components and design of these interventions could be adapted for perinatal adolescents to increase resilience to cope with unique parenthood challenges.
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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 | 0,239 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».