Improving Mental Health Among Transgender Adolescents: Implementing Mindful Self-Compassion for Teens
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the feasibility, acceptability, and preliminary outcomes of an online self-compassion intervention for transgender adolescents, with the aim of improving mental health. Participants identified as transgender or gender expansive, were between the ages of 13 and 17, and lived in the U.S. or Canada. The empirically-based self-compassion program, Mindful Self-Compassion for Teens (formerly Making Friends with Yourself) was implemented in eight 1.5 hour sessions on the Zoom platform by two trained instructors. Surveys were administered pre-, post-intervention, and at 3 months follow-up, and qualitative data were collected through end-of-program interviews and open-ended questions on the post-survey. All protocols were approved by the university IRB. Quantitative data analysis included repeated measures ANOVAs, and qualitative data were analyzed via both inductive and deductive methods. Results indicated that all but one psychosocial measure significantly improved from pre- to post-intervention, which then significantly improved at 3-month follow-up; most other improvements were maintained at follow-up. Four themes emerged from the qualitative data: virtual safe space; connection to body; personal growth; and recommended course changes and are discussed. Results suggest that self-compassion interventions can be incorporated into therapy programs to support and improve mental health for transgender adolescents.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».