Mindfulness Practice Reduces Hair Cortisol, Anxiety and Perceived Stress in University Workers: Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety and stress are common mental health conditions reported by university workers. Practices of mindfulness represent one promising approach as an effective and feasible means to reduce stress, improve mental health and promote well-being; however, there are no clinical trials that have combined long-term stress biomarkers (hair cortisol) and psychometric assessments in a sample of university workers. OBJECTIVE: This study investigated the effectiveness of a mindfulness-based program on long-term stress, by measuring hair cortisol concentration and perceived stress and anxiety among workers who were undergoing high levels of stress. METHOD: We conducted a randomized clinical trial at work among the employees of a public university. We compared a group that received the eight-week mindfulness intervention with the wait list group who received no intervention. RESULTS: A total of 30 participants were included in the study, with n = 15 subjects in the intervention group and n = 15 in the control group. Hair cortisol, perceived stress and anxiety significantly reduced after the intervention compared to the control group, which had no appreciable decline in the measured variables. CONCLUSION: This clinical trial showed the effectiveness of a mindfulness program on mental health psychometric measures (perceived stress and anxiety) and on a long-term stress biomarker (hair cortisol). It can be concluded that an eight-week mindfulness program could be implemented as an effective strategy to reduce stress biomarkers (hair cortisol) as well as perceived stress and anxiety, improving the mental health of university workers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».