Assessing the Impact of the Mindfulness-Based Body Scan Technique on Sleep Quality in Multiple Sclerosis Using Objective and Subjective Assessment Tools: Single-Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory disease affecting the central nervous system, often leading to poor sleep quality and diminished quality of life (QoL) for affected patients. Sleep disturbances in MS do not always correlate linearly with other symptoms such as anxiety, depression, fatigue, or pain. Various approaches, including stress reduction techniques such as mindfulness-based interventions, have been proposed to manage MS-related sleep issues. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the effects of the mindfulness-based body scan technique on sleep quality and QoL in patients with MS using both subjective (questionnaires) and objective (electronic portable device) measures. METHODS: A single-case study was performed involving a 31-year-old woman diagnosed with relapsing-remitting MS. The patient practiced the mindfulness-based body scan technique daily before bedtime and outcomes were compared to measures evaluated at baseline. RESULTS: The mindfulness-based body scan intervention demonstrated positive effects on both sleep quality and overall QoL. Biometric data revealed a notable dissociation between daily stress levels and sleep quality during the intervention period. Although self-report instruments indicated significant improvement, potential biases were noted. CONCLUSIONS: While this study is limited to a single patient, the promising outcomes suggest the need for further investigation on a larger scale. These findings underscore the potential benefits of the mindfulness-based body scan technique in managing sleep disturbances and enhancing QoL among patients with MS.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».