Mindfulness-based Practices in Workers to Address Mental Health Conditions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of mindfulness techniques in addressing address mental health conditions in workers is uncertain. However, it could represent a therapeutic tool for workers presenting with such conditions. Our objective was to assess the effects of mindfulness-based practices for workers diagnosed with mental health conditions. We conducted a systematic review of randomized controlled trials (RCT). Participants included were workers with a mental health condition. Interventions included any mindfulness technique, compared to any non-mindfulness interventions. Outcomes were scores on validated psychiatric rating scales. 4,407 records were screened; 202 were included for full-text analysis; 2 studies were included. The first study (Finnes et al, 2017) used Acceptance and Commitment Therapy (ACT) associated or not with Workplace Dialogue Intervention (WDI), compared to treatment as usual. At 9 months follow-up, for the ACT group, depression scores improved marginally (Standardized Mean Difference, SMD: -0.06, p=0.021), but anxiety scores were worse (SMD: 0.15, p=0.036). Changes in mental health outcomes were not statistically significant for the ACT+WDI group. In the second study (Grensman et al, 2018), no statistically significant change in mental health scales has been observed after completion of mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) compared to Cognitive-Behavioral Therapy (CBT). Substantial heterogeneity precluded meta-analysis. This systematic review did not find evidence that mindfulness-based practices provide a durable and substantial improvement of mental health outcomes in workers diagnosed with mental health conditions.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».