MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392365338 · doi:10.3389/fragi.2024.1322705

Four weeks of meditation training improves sustained attention in community-dwelling older adults: a proof-of-concept randomized controlled trial

2024· article· en· W4392365338 sur OpenAlexafffund
Sabrina D. Ford, Lindsay S. Nagamatsu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMeditationRandomized controlled trialCognitionPsychologyActive listeningPopulationCognitive trainingClinical psychologyMedicinePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: With our rapidly expanding population of older adults, identifying effective intervention strategies to improve cognitive functioning is an increasing priority. This study sought to examine whether 4 weeks of thrice-weekly meditation training can improve attention in older adults, as well as whether such benefits may extend to other domains of cognition as well as mobility. Methods: Forty-three participants (mean age 68 years) were randomized into either the focused attention meditation group or the music listening control group ( Clinicaltrials.gov ID NCT03417635). Participants completed three 20-minute guided group sessions per week for four consecutive weeks. Our primary outcome measure was behavioural performance on the Sustained Attention to Response Task (SART). Secondary and tertiary outcome measures included event-related potentials (ERPs) during the SART task, measures of executive functioning, and measures of mobility. Results: We found that meditation training significantly improved attention, as demonstrated by improved SART accuracy and changes in N2 ERP amplitude and latency. Discussion: These findings suggest that meditation may lead to changes in attention and underlying cognitive processing in older adults, although a full-scale definitive trial is needed. Future research on the long-term benefits with real world applications is warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in AgingMême sujetMindfulness and Compassion InterventionsTravaux en français237 207