Online mindfulness interventions in the care of people with physical and mental health conditions: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: With growing access to the internet, online mindfulness programmes have become more commonly used to manage physical and mental health conditions. This scoping review aims to determine the nature and extent of the literature, and key characteristics, of online mindfulness-based interventions (MBIs) for adults with physical or mental health conditions. DESIGN: A scoping review guided by the Joanna Briggs Institute framework. DATA SOURCES: MEDLINE, CINAHL, Embase, PsycINFO, Allied and Complementary Medicine and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies focusing on online MBIs, online mindfulness-based stress reduction and online mindfulness-based cognitive therapy (MBCT) in adults with a physical or mental health condition were included. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Study and participant characteristics, key intervention characteristics, outcome measures and results were abstracted. RESULTS: 84 studies were included. Online MBIs have been studied in many different physical and mental health conditions; however, 63 of the included studies were for physical health conditions. MBCT was the most common intervention type assessed, with 33 of the included studies assessing it. Regarding intervention characteristics, intervention duration was similar across intervention type at 8 weeks, with sessions led by therapists, clinicians or mindfulness instructors. Web-based and videoconferencing were the most common delivery formats. Intervention content generally remained similar to standardised MBIs, with the addition of psychoeducation and disease management. Many studies did not report on tailoring the intervention to the participant population. There was a lack of consistency in reporting intervention characteristics. CONCLUSIONS: This review highlights some evidence for online mindfulness programmes for both physical and mental health conditions. However, intervention componentry remains somewhat obscure, and reporting on tailoring appears relatively sparse. Greater consistency in reporting intervention componentry will improve knowledge and study in this area and enhance the translation of these interventions to clinical settings.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».