Effectiveness of a Mindfulness-Based Group Intervention for Chinese University Students with Sleep Problems
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of sleep disorders among university students should be taken seriously. Group counseling involving a mindfulness-based strategy may help prevent students from developing insomnia and subsequent mental health disorders. This study aimed to evaluate the ameliorating effects of a mindfulness-based group intervention on sleep problems and emotional symptoms in university students in China. Twenty-one university students (16 females, 22.71 ± 4.28 years) who were not on medication were recruited and assigned to the intervention group based on the criterion of high levels of sleep problems. Additionally, twenty-four university students (19 females, 24.50 ± 0.93 years) were included as a nonrandomized control group. Individuals in the intervention group participated in a two-hour group intervention once a week for eight sessions. All participants completed self-reported questionnaire baseline tests, postintervention tests, and one-month follow-ups on mindfulness, sleep quality, anxiety and depressive symptoms. Repeated-measures ANOVA was performed. The results revealed significant intervention effects, with significant differences observed between the two groups in mindfulness and sleep quality. However, there was no significant effect of the intervention on anxiety and depressive symptoms. This study contributes to a better understanding of the effectiveness of mindfulness-based intervention in addressing sleep problems in university students.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».