The efficacy of mindfulness‐based cognitive therapy to improve depression symptoms and quality of life in individuals with memory difficulties and caregivers: A short report
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Depression symptoms are common for older adults with memory difficulties and their caregivers. Mindfulness‐based cognitive therapy (MBCT) reduces the risk of relapse in recurrent depression and improves depression symptoms. We explored recruitment and retention success and preliminary effect sizes of MBCT on depression and anxiety symptoms, as well as mindfulness facets, in individuals with memory difficulties and their caregivers. Methods A difficulty with memory group (DG) and caregiver group (CG) were randomized into either the MBCT intervention or waitlist control. After serving as controls, participants received the intervention. Mean pre–post changes by group were compared and effect sizes computed. Correlations between mindfulness facets and depression symptoms are also presented. Results Only 47% of the initial participants completed the study. The intervention did not have an effect on the outcome variables examined. However, improvements in non‐judgmental scores were associated with reductions in the number of depression symptoms reported by DG participants (r = –0.90, 95% confidence interval [CI]: –0.98, –0.52) and CG participants (r = –0.76, 95% CI: –0.95, –0.19). Furthermore, improvements in awareness scores (r = –0.69, 95% CI: –0.93, –0.05) and level of burden (r = 0.87, 95% CI: 0.49, 0.97) also significantly correlated with reduced depression symptoms in the CG group. Conclusions By determining preliminary MBCT effect sizes in individuals with memory difficulties and their caregivers, research with larger, controlled samples is now justified to determine the true effects of MBCT in these populations.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».