Effects of Induced Mindfulness at Night on Repetitive Negative Thinking: Ecological Momentary Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Repetitive negative thinking (RNT) is a cognitive risk factor for various disorders. Although brief mindfulness-based interventions (MBIs; lasting 20-30 minutes or shorter) are effective tools to reduce RNT, the effect of a minimal (5-minute) MBI remains largely unknown. Objective We investigated the acute changes in RNT induced by a 10-day minimal MBI (body scan before sleeping) using an ecological momentary assessment (EMA) administered during the MBI training phase. In addition, we examined longer-term effects on the postintervention and 2-month follow-up assessments for questionnaire-based RNT and psychological distress. Methods A total of 68 participants (community sample, aged 18-55 years; n=58, 85% women) were randomly allocated to either the intervention group (n=35, 51%) or the no-training control group (n=33, 49%). Both groups completed a 10-day EMA phase of RNT, during which only the intervention group performed a daily 5-minute body scan before sleeping. Results The intervention group showed a significantly larger reduction in questionnaire-based RNT than the control group at the follow-up assessment (for growth-curve modeling analysis [GMA], dGMA=−0.91; P<.001), but this effect was not observed during the EMA phase or at the postintervention assessment. Furthermore, the intervention group showed significantly larger decreases in stress both at the postintervention (dGMA=−0.78; P<.001) and follow-up (dGMA=−0.60; P<.001) assessments than the control group. We found no intervention effects on depressive and anxiety symptoms. Conclusions A 5-minute body scan before sleeping reduces RNT and stress when continued for at least 10 days; however, the results suggest that this effect only appears with some time lag because no acute changes during and immediately after the intervention emerged for RNT.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».