Being Mindful of Our Ps and Qs: A Systematic-Narrative Review of the Parallels and Quality of Digital Mindfulness-Based Programs for Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
This narrative review aimed to evaluate the quality and characteristics of digitally delivered mindfulness-based programs (MBP) for cancer patients. It sought to gain a deeper understanding of the similarities and differences in the delivery, components, and success of existing interventions by evaluating the adherence of the program’s components to MBP principles. In total, six databases (CINAHL, EMBASE, Medline, Web of Science, PubMed, and PsycINFO) were searched from inception to March 2024, and identified papers’ references were reviewed. Two reviewers independently determined article inclusion (original studies, English-language, digital delivery of MBP for adult cancer samples), evaluated adherence to mindfulness principles, and extracted data using a standardized template. Interventions were evaluated for adherence to essential components of MBPs as set out by Crane and colleagues (i.e., program characteristics and facilitator qualifications). Overall, 35 published papers reporting on the efficacy of 30 unique interventions were reviewed. Ten interventions adhered to MBP principles, while 20 did not. Sample sizes varied across studies. Interventions demonstrated significant differences in their structure (e.g., length, delivery method, teacher-led/self-guided), efficacy-testing methodology (e.g., randomized controlled trial vs. one-armed trial), and intervention description lengths. However, all interventions demonstrated the ability to significantly change at least one mental health-related patient outcome. Future evaluation studies of MBPs must take greater caution when labeling interventions as mindfulness-based , and greater transparency is required for reporting on intervention content, fidelity to established protocols and MBP principles, and facilitator qualifications. Lastly, intervention recommendations made to cancer patients should consider patient preferences and limitations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».