Effects of Mindfulness Training on Depression and Cognition in Older People With Mild Cognitive Impairment: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the efficacy of mindfulness-based treatments for older people with mild cognitive impairment (MCI) who also experience depression and cognitive difficulties. METHODS: Seven databases were searched: PubMed, EBSCOhost, CINAHL Complete, Cochrane Library, ProQuest, Scopus, and Web of Science, up to July 2025. PRISMA guidelines, the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine scale, the RoB 2 tool, and GRADEpro were employed to evaluate the methodological quality and evidence reliability. The review plan was pre-registered in the PROSPERO database (CRD420251080874). RESULTS: Initially, 1738 records were identified in the databases. Thirteen studies that met the inclusion criteria were included in the analysis. The PICOS framework was employed for the subsequent analysis. The meta-analysis indicated that participants receiving mindfulness therapies experienced a significant reduction in depression symptoms, as assessed by the Geriatric Depression Scale (GDS, p = 0.045). In contrast, the Montreal Cognitive Assessment (p = 0.061) and the Mini-Mental State Examination (p = 0.713) did not demonstrate statistically significant changes in cognitive ability. CONCLUSIONS: The findings suggest that mindfulness-based training may reduce depressive symptoms in older individuals with MCI; however, the impact on cognitive abilities remains inconclusive.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».