Feasibility study of an embodied and embedded mindfulness- and compassion-based intervention for non-suicidal self-injury disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-suicidal self-injury (NSSI) is associated with suicide risk, as well as a number of psychological disorders. This, coupled with its high prevalence rate, make it imperative that effective treatments for those who engage in NSSI are investigated and made available to the public. Despite this, few interventions specifically targeting NSSI have been researched. This study aimed to address this gap in the existing research by investigating the feasibility and acceptability of an embodied and embedded mindfulness and compassion treatment (EEMCT) for individuals who engage in self-injury. METHODS: Six participants attended eight weekly two-hour group therapy sessions. Feasibility and acceptability were assessed using qualitative and quantitative methods. Outcomes measured included urges to self-injure, as well as mental health symptoms commonly associated with NSSI (i.e., depression, anxiety, difficulty with emotion regulation, perceived stress). Outcomes were measured at pre-intervention, post-intervention, and six months follow-up. RESULTS: Quantitative results supported the acceptability of the intervention. Mixed results were found for the intervention's feasibility. Participants gave feedback about the intervention in semi-structured interviews. They noted benefits of the intervention (e.g., learning self-kindness and awareness of thoughts and feelings), as well as several ways in which the intervention could be improved (e.g., more take-home practice material, shorter meditations). For several participants, clinically meaningful change was seen in anxiety from pre-intervention to post-intervention and from pre-intervention to follow-up. Some participants also showed meaningful decreases in depressive symptoms and emotion regulation from pre-intervention to follow-up. CONCLUSIONS: Overall, the results of this study suggest that EEMCT may be helpful and acceptable to individuals who engage in NSSI; however, more research is needed to confirm these findings. Suggestions for improving the feasibility of the intervention are discussed.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».