The benefits of mindfulness in mental healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Burnout is a widely reported syndrome consisting of emotional exhaustion, depersonalization, and a lowered sense of accomplishment. Mindfulness practices have been shown to be useful in lowering distress and burnout in clinical and non-clinical cohorts. Our aim was to explore the potential personal and occupational benefits of a structured mindfulness intervention on a cohort of mental health professionals. A mixed-methods approach was utilised in order to enhance the exploratory power of the study. <ns3:bold>Methods</ns3:bold> : We conducted a pilot study involving healthcare practitioners employed at a community outpatient mental health clinic. As a pilot, we relied on a single group and implemented a quasi-experimental, simultaneous mixed methods design by incorporating both quantitative pre- and post- testing alongside written qualitative post-test responses. <ns3:bold>Results</ns3:bold> : Analysis of the data demonstrated a significant difference between overall mindfulness when comparing post-test (mean=140.8, standard deviation=18.9) with pre-test data (mean=128.3, standard deviation=28.6). Participants also showed a statistically significant difference in three of the subscales: observation, describing, and non-reactivity. A moderate effect size was seen for each of the above differences. Analysis of the qualitative data revealed a range of potential themes which may be used to explain the differences exhibited across participants’ personal and professional lives, which can be grouped into two thematic overarching groups: emotional reactivity and listening/communicating. <ns3:bold>Conclusions</ns3:bold> : The results of this pilot study indicate that a structured, six-week mindfulness program has the potential to benefit clinicians, personally by reducing emotional reactivity and professionally by promoting deep listening and communication. </ns3:p>
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 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 ».