Mindfulness-based cognitive therapy for depression after traumatic brain injury: responders’ characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traumatic brain injury (TBI) can alter day-to-day life. While changes in cognition and physical function are most often cited, emotional disturbances, notably depression, are also common. For individuals who experience depression symptoms, mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) may afford the opportunity to address these symptoms by teaching skills to mitigate negative thought patterns and foster acceptance. Yet, as with any treatment for depression, MBCT may not be the best fit for everyone. According to the literature, characteristics such as age, gender, and baseline mindfulness or pain levels have the potential to affect treatment response. While these factors have yet to be explored within a TBI sample, we must additionally consider whether possible cognitive impairment due to TBI plays a role in treatment response. Drawing from an earlier multi-site randomized controlled trial to explore the efficacy of MBCT for depression in a TBI sample, the current study examined the associations between a number of baseline factors (demographic, emotional, physical, and cognitive) and decreased depression scores post-intervention. Partial correlations adjusted for gender. Findings indicated that only higher levels of pain at baseline were associated with lesser effectiveness of the intervention. MBCT offers a good treatment option for most individuals experiencing depression following TBI. Key learning aims (1) To explore factors associated with treatment response to MBCT for depression after TBI. (2) To understand how cognitive impairment resulting from TBI need not preclude treatment response. (3) To reflect on the role of pain in treatment response.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».