Mindfulness-Based Cognitive Therapy in Pregnancy and Sleep Quality: Secondary Analysis from a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Poor sleep quality during pregnancy is prevalent, commonly persists into the postpartum period, and has been associated with poor maternal and child outcomes including risk of preterm birth and postpartum depression. Pregnant individuals are hesitant to take medication leaving many without evidence-based treatments for sleep problems. Mindfulness-based interventions have been shown to improve sleep in adults, but their impact on sleep in pregnancy has rarely been investigated. The current investigation comprises secondary analysis of a randomized controlled trial (RCT) of an 8-week modified Mindfulness-Based Cognitive Therapy for Perinatal Depression (MBCT-PD) group intervention for pregnant individuals experiencing psychological distress. A community sample of pregnant individuals who self-identified as experiencing high levels of psychological distress were randomized to MBCT-PD (n=28) or treatment as usual (n=32) conditions. Assessments comprised a sleep quality questionnaire, a sleep diary and actigraphy, at enrolment, post- intervention, and follow-up at 3 months postpartum. Multilevel modeling revealed a significant effect of MBCT-PD on overall sleep quality across time moderated by baseline levels, such that participants with initial worse sleep quality who received treatment had greater improvement from post intervention to follow-up. Sleep efficiency assessed by diary improved significantly among those who received MBCT-PD, but no other differential changes were observed in diary or actigraphy parameters. Among pregnant individuals with high levels of psychological distress, training in mindfulness was associated with secondary benefits for sleep. Further research is warranted to examine what MBCT-PD components are necessary and could be tailored to address sleep problems during pregnancy.
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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».