Effect of Mindfulness Training on Distress Tolerance and Alexithymia in Mothers With Autistic Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autism disorder in children is characterized by problems in social functioning, communication, and the existence of repetitive and stereotyped behaviors. The pervasive and severe disabilities of children with autism are a difficult experience for their parents and families and are often accompanied by a range of challenges for caregivers. Therefore, designing appropriate programs to improve distress tolerance and reduce alexithymia is needed as a priority in health care plans. Mindfulness training is an effective way to teach a variety of skills to mothers of children with autism. Objectives: The aim of this study was to determine the effect of mindfulness training on distress tolerance and alexithymia in mothers with autistic children. Materials & Methods: In this quasi-experimental study, the study population included all mothers of children with autism in Rasht city who referred to Negah-e No Psychological Counseling Center in Guilan Province, Iran, in 2019. From this statistical population, 30 people were selected by convenience sampling and were randomly assigned to the experimental and control groups. The research instruments were Simmons and Gauher Confusion Tolerance Questionnaire (2005) and Toronto Alexithymia Scale (TAS) (1994). Data were analyzed using multivariate analysis of covariance (MANCOVA) by IBM SPSS v. 24. Results: There was a significant difference between the groups in terms of distress tolerance (P<0.001, F=59.45) and alexithymia (P<0.001, F=20.52). Conclusion: Mindfulness training increased distress tolerance and decreased alexithymia in mothers with autistic children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».