Mindfulness Training Changes Brain Dynamics During Depressive Rumination: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a leading cause of disability worldwide and its prevalence is on the rise. One of the most debilitating aspects of depression is the dominance and persistence of depressive rumination, a state of mind that is linked to onset and recurrence of depression. Mindfulness meditation trains adaptive attention regulation and present-moment embodied awareness, skills that may be particularly useful during depressive mind states characterized by negative ruminative thoughts. METHODS: In a randomized controlled functional magnetic resonance imaging study (N = 80), we looked at the neurocognitive mechanisms behind mindfulness-based cognitive therapy (n = 50) for recurrent depression compared with treatment as usual (n = 30) across experimentally induced states of rest, mindfulness practice and rumination, and the relationship with dispositional psychological processes. RESULTS: Mindfulness-based cognitive therapy compared with treatment as usual led to decreased salience network connectivity to the lingual gyrus during a ruminative state, and this change in salience network connectivity mediated improvements in the ability to sustain and control attention to body sensations. CONCLUSIONS: These findings showed that a clinically effective mindfulness intervention modulates neurocognitive functioning during depressive rumination and the ability to sustain attention to the body.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 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 ».