Implementation considerations of key knowledge users for building online mindfulness-based interventions for people with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mindfulness-based interventions (MBIs) can effectively reduce stress in people with multiple sclerosis (PwMS). Online MBIs address access barriers, but large-scale implementation from the perspectives of key knowledge users remains understudied. This study explored the implementation considerations of PwMS, care partners, MS clinicians and MBI instructors for building online MBIs for PwMS. MATERIALS AND METHODS: = 8). An inductive thematic analysis approach was used. RESULTS: Four themes were identified: (1) daily mindfulness: structuring and conceptualizing mindfulness for PwMS, (2) unlocking access through enhanced clinician awareness and advocacy: building pathways to MBIs for PwMS, (3) validating mindfulness experiences: the importance of MBI group composition and instructor interactions for PwMS, and (4) sustained engagement: resources to create and navigate MBIs for PwMS. CONCLUSIONS: PwMS valued diverse participant groups and control over tailoring MBIs to their needs. However, guidance from a clinician may be needed to foster self-agency for PwMS. MBIs serve a multifaceted role for PwMS, extending beyond the diagnosis. Shared decision-making amongst knowledge users can enhance flexible programming of online MBIs.
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 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 | 0,031 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».