Teaching and Practicing Cognitive-Behavioral and Mindfulness Skills in a Web-Based Platform among Older Adults through the COVID-19 Pandemic: A Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of the COVID-19 pandemic has led to an acceleration in the development of web-based interventions to alleviate related mental health impacts. The current study explored the effects of a short-term digital group intervention aimed at providing cognitive behavioral and mindfulness tools and skills to reduce loneliness and depression and to increase social support among older adults in Israel. This pilot randomized controlled trial included community-dwelling older adults (n = 82; aged between 65–90 years; 80% female) who were randomized either to an intervention group (n = 64) or a wait-list control group (n = 18). The intervention included seven online sessions, over 3.5 weeks. Depression, loneliness, and social support measures were administered at baseline, immediately post-intervention, and at 1-month follow-up. Repeated measures ANOVA revealed statistically and clinically significant reductions in depression in the intervention group, with results maintained at one-month follow-up. Loneliness levels also significantly decreased post-intervention; however, this benefit was not maintained at one-month follow-up. Social support slightly increased both post-intervention and 1-month follow-up—but these changes were not statistically significant. There were no overall changes for the wait-list control group. Our intervention provided promising evidence regarding the effectiveness of an online group intervention to alleviate mental health effects and to promote the coping of older adults during the COVID-19 pandemic. This relatively simple model can be effectively utilized by communities globally to help connect lonely and isolated older inhabitants, both during the pandemic and in more routine times.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».