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Enregistrement W4412568637 · doi:10.1080/28324765.2025.2535718

The impact of guided meditations and mindfulness on blood pressure regulation: analyzing the physiological impact of mental health techniques on cardiac biomarkers

2025· review· en· W4412568637 sur OpenAlexaff
Gayathri Gururamalingam, Taruna Ramnath, Namita Ruhela, Rohit Jain

Notice bibliographique

RevueCogent Mental Health · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessMental healthBlood pressurePsychologyMedicineClinical psychologyPsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is a significant preventable risk factor for cardiovascular disease and overall mortality globally, affecting 31.1% of the adult population in 2010. The prevalence of hypertension is rising due to aging and lifestyle factors such as poor diets and insufficient physical activity. Conventional therapy modalities often encompass physical or pharmacological measures; nevertheless, the mental practice of meditation has been employed for centuries to reduce cardiovascular risk. However, the scientific revitalization of this technique has previously prompted doubts over its legitimacy. This paper examines the effects of guided meditations and mindfulness techniques on blood pressure regulation and their potential to enhance cardiac biomarkers, including heart rate variability, cortisol levels, and inflammatory markers, through a review of existing literature and empirical studies. The findings suggest that mindfulness and guided meditation may serve as promising, non-pharmacological complements to traditional hypertension and cardiovascular disease treatments, though further research is needed to strengthen these conclusions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,395 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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