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Enregistrement W4413052192 · doi:10.2196/81122

Correction: Breath-Focused Mindfulness and Compassion Training in Parent-Child Dyads: Pilot Intervention Study

2025· article· en· W4413052192 sur OpenAlexvenueno aff
Satish Jaiswal, Jason Nan, Seth Dizon, Jessica O Young, Suzanna Purpura, James Manchanda, Dhakshin Ramanathan, Dennis John Kuo, Jyoti Mishra

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessCompassionIntervention (counseling)PsychologyPsychotherapistClinical psychologyParent trainingDevelopmental psychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression in children is a concerning societal issue and can be associated with poor academic performance, school dropout, and poor overall quality of life. Additionally, child depression is often associated with parallel stress and depression in parents. This scenario highlights the urgent need for the development and implementation of accessible and scalable solutions that may cobenefit child and parent mental well-being. This pilot study introduced “Cooperative Compassion” (CoCo), a parent-child cotraining digital application aimed at promoting mindfulness and compassion through brief, performance-adaptive sessions. A community sample of 24 parent-child dyads (children’s mean age 9.5, SD 3.27 years; female: n=14, male: n=10; Asian: n=5, White: n=11, mixed race: n=7, other race: n=1; and parents’ mean age 44.5, SD 6.5 years; 20 female: n=20, male: n=4; Asian: n=8, White: n=14, mixed race: n=2) of high average affluence socioeconomic scores participated in the study. These parent-child dyads completed 30 sessions of CoCo training over 3 months with baseline and postintervention assessments occurring within 2 weeks of training initiation or completion, respectively. The program was feasible, with 80% (n=19) of families completing over 90% (n=22) of sessions and providing positive feedback. Mental health assessments showed a nonsignificant effect in the expected direction in children’s depression scores (Cohen d=−0.19; 95% CI −8.89 to 1.74; P=.07) and significant reductions in parental stress (d=−0.41; 95% CI −2.63 to −0.16; P=.02), anxiety (d=−0.47; 95% CI −2.67 to −0.20; P=.02), and depression (d=−0.50; 95% CI −3.25 to −0.08; P=.03), with sustained benefits at the 3-month follow-up. Parental mindfulness improvements were correlated with stress reduction (ρ=−0.45; P=.03). On an emotion bias task used as an objective assessment of cognition, children demonstrated improved processing speed after the intervention (d=0.54; 95% CI 0.012-0.083; P=.005), and a marginal improvement was also observed in parents (d=0.19; 95% CI −0.004 to 0.030; P=.05). Cortical source imaging of electroencephalographic recordings was acquired simultaneous to an attention-to-breathing assessment that showed significant reduction in task-related default mode network activity (d=−0.62; 95% CI −0.0096 to −0.0002; P=.01). Post-CoCo intervention decrease in default mode network activity on the attention-to-breath task in parent-child dyads may be indicative of cortical plasticity reflecting reduced mind-wandering and thereby, enhanced focus after training. The current promising behavioral and cognitive results suggest the need for a larger sample size and a randomized controlled study design. Overall, these findings highlight the potential for brief, digital mindfulness and compassion cotraining to improve family mental health and well-being. International Standard Randomized Controlled Trial Number Registry ISRCTN89594822; https://www.isrctn.com/ISRCTN89594822

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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