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Enregistrement W4312535156 · doi:10.2196/40135

Effects of a Neuroscience-Based Mindfulness Meditation Program on Psychological Health: Pilot Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4312535156 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Lynn, Julia C. Basso

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMeditationMindfulnessPsychologyCompassionIntervention (counseling)Clinical psychologyPsychotherapistRandomized controlled trialNeuropsychologyCognitionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mindfulness and meditation have a rich historical tradition, and a growing scientific base of evidence supports their use in creating positive psychological and neuroplastic changes for practitioners. Although meditation can be taught in various ways, the scientific community has yet to systematically study the impact of different types of meditation on neuropsychological outcomes, especially as it pertains to digital implementation. Therefore, it is critical that the instruction of mindfulness be evidence based because meditation is being used in both scientific and clinical settings. OBJECTIVE: This study investigated the use of teacher cueing and the integration of neuroscience education into a meditation program. Compassion cueing was chosen as the element of experimental manipulation because traditional lineages of Buddhist meditation teach compassion for self and others as one of the primary outcomes of meditation. We hypothesized that participants receiving compassion cueing would have enhanced neuropsychological outcomes compared with those receiving functional cueing and that gains in neuroscience knowledge would relate to positive neuropsychological outcomes. METHODS: Participants (n=89) were randomized to receive either functional cueing (control group) or compassion cueing (experimental group) and engaged with five 10-minute meditation sessions a week for 4 weeks. All intervention sessions were administered through digital presentation. All participants completed ecological momentary assessments before and after the daily intervention, as well as pre- and postintervention questionnaires. RESULTS: Participants demonstrated significant benefits over time, including increased mindfulness and self-compassion, decreased depression, and gains in neuroscience content (all P<.001); however, no significant between-group differences were found. Daily scores from each day of the intervention showed a statistically significant shift from active toward settled. Importantly, long-term increases in mindfulness were positively correlated to changes in compassion (r=0.326; P=.009) and self-compassion (r=0.424; P<.001) and negatively correlated to changes in anxiety (r=-0.266; P=.03) and depression (r=-0.271; P=.03). Finally, the acute effects of meditation were significantly correlated to the longitudinal outcomes (with a small-to-medium effect size), especially those relevant to mindfulness. CONCLUSIONS: We developed a novel neuroscience-based education-meditation program that enhanced self-regulation as evidenced by improved mindfulness, self-compassion, and mood state. Our findings demonstrate the behavioral importance of engaging with mindfulness meditation and reinforce the idea that the benefits of meditation are independent of teacher cueing behavior. Future studies will need to investigate the brain-based changes underlying these meditation-induced outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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