Impact of a mindfulness-based intervention on well-being and mental health of elementary school children: Results from a randomized cluster trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Prevention programs for children such as mindfulness-based interventions (MBIs) are often implemented in schools to prevent psychological disorders from emerging and contribute to children’ mental health. Aim: This study used a randomized cluster design and assessed the impact of a MBI on well-being and mental health of elementary school children’s. Method: 13 elementary school classrooms were randomly allocated to the experimental condition (7 classrooms, n = 127 students) or the waitlist control condition (6 classrooms, n = 104 students). Participants in the experimental condition received a 10-week MBI. Results: Regression analyses revealed significant differences between conditions for inattention. Participants in the MBI condition reported no changes in pre- to post-intervention scores, whereas participants from the control conditionreported increases in scores. Results also showed significant differences in competence scores. Participants in the MBI condition reported a non-significant decrease in competence scores, whereas participants in the control condition reported significantly higher competence scores from pre- to post-intervention. Discussion: Results do not indicate that the MBI had a significant impact on children’s well-being and mental health. This suggests MBIs may not have an added value when compared to other preventive interventions geared towards well-being and mental health promotion in school settings.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».