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Enregistrement W4411893879 · doi:10.1177/13623613251340101

Virtual group–based mindfulness for autistic adults: A randomized controlled trial

2025· article· en· W4411893879 sur OpenAlexaffabout
Yona Lunsky, Madelaine Carter, Sue Hutton, Jan Woźniak, Sheng Chen, Jonathan A. Weiss

Notice bibliographique

RevueAutism · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychologyAutismRandomized controlled trialClinical psychologyPsychological interventionMental healthIntervention (counseling)PsychotherapistDevelopmental psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is evidence for mindfulness as a mental health intervention for autistic adults, but most of the research has focused on in-person interventions. This randomized controlled trial evaluated the impact of a 6-week manualized autistic-informed group-based virtual mindfulness intervention in comparison to a waitlist control. Sixty-three autistic adults from across Canada were randomly assigned to treatment or waitlist. Both groups completed surveys prior to randomization, at 7 and 15 weeks, and the waitlist group was followed for two additional time points after receiving mindfulness. We compared outcomes at the first three time points by group using linear mixed models with a secondary analysis including outcome measures from the waitlist group after intervention. Improvements in overall distress and stress, as well as self-compassion, mindfulness, and mental wellbeing were reported in the treatment condition, maintained at follow-up. No changes were reported in the waitlist condition. Neither group reported changes in terms of autistic commnity connectedness, or interoceptive sensitivity following intervention or follow-up. This study supports the virtual delivery of autistic-informed mindfulness-based programs. Further work could explore the unique benefits of synchronous group-based virtual mindfulness in contrast to more asynchronous ways to build mindfulness skills and in-person instruction.Lay abstractSome studies have shown that learning mindfulness helps autistic people, but most of these studies were done in person. We wanted to know if learning mindfulness online in a group would help improve autistic adults' mental health. We randomly put people into two groups (a waitlist and people who got to be in the mindfulness group right away). This means people did not get to pick which group they went into. A total of 63 autistic adults were in the project. After 6 weeks of mindfulness, the people who learned mindfulness said they felt less stressed, and they were more mindful, and had better wellbeing, and more compassion or kindness for themselves, and these changes were still there 8 weeks later. The people who did not get to do mindfulness right away did not say they felt any different. Neither group said they felt more connected to other autistic people and neither group said they were more aware of the sensations they could feel inside their bodies. This tells us that we can teach groups of autistic people to do mindfulness online together, and it can help at least some autistic adults with their mental health. We need to do more research to find out how much mindfulness training people need, if it is better to learn in person or online, and if it is better to learn as part of a group or alone.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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