App-Based Mindfulness Meditation for People of Color Who Experience Race-Related Stress: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People of color (POC) who experience race-related stress are at risk of developing mental health problems, including high levels of stress, anxiety, and depression. Mindfulness meditation may be especially well suited to help POC cope, given its emphasis on gaining awareness and acceptance of emotions associated with discriminatory treatment. However, mindfulness meditation rarely reaches POC, and digital approaches could reduce this treatment gap by addressing traditional barriers to care. OBJECTIVE: This study will test the effectiveness of a self-directed app-based mindfulness meditation program among POC who experience elevated levels of race-related stress. Implementation outcomes such as treatment acceptability, adherence, and satisfaction will be examined. METHODS: Participants (n=80) will be recruited online by posting recruitment materials on social media and sending emails to relevant groups. In-person recruitment will consist of posting flyers in communities with significant POC representation. Eligible participants will be block randomized to either the intervention group (n=40) that will complete a self-directed 4-week mindfulness meditation program or a wait-list control condition (n=40) that will receive access to the app after study completion. All participants will complete measures at baseline, midtreatment, and posttreatment. Primary outcomes include changes in stress, anxiety, and depression, and secondary outcomes constitute changes in mindfulness, self-compassion, rumination, emotion suppression, and experiential avoidance. Exploratory analyses will examine whether changes in the secondary outcomes mediate changes in primary outcomes. Finally, treatment acceptability, adherence, and satisfaction will be examined descriptively. RESULTS: Recruitment began in October 2021. Data will be analyzed using multilevel modeling, a statistical methodology that accounts for the dependence among repeated observations. Considering attrition issues in self-directed digital interventions and their potential effects on statistical significance and treatment effect sizes, we will examine data using both intention-to-treat and per-protocol analyses. CONCLUSIONS: To our knowledge, this will be the first study to provide data on the effectiveness of a self-directed app-based mindfulness meditation program for POC recruited based on elevated race-related stress, a high-risk population. Similarly, meaningful clinical targets for POC affected by stressors related to race will be examined. Findings will provide important information regarding whether this type of intervention is an acceptable treatment among these marginalized groups. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05027113; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05027113. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35196.
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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 | 0,024 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,014 |
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 ».