MINDFULNESS COMO TERAPIA PARA EL FOMENTO DEL ENVEJECIMIENTO POSITIVO EN ADULTOS MAYORES: REVISIÓN INTEGRATIVA.
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN: Objetivo: Analizar la evidencia científica existente relacionada al mindfulness como terapia para el fomento del envejecimiento positivo en adultos mayores. Material y método: En el periodo de febrero-marzo 2024 se llevó a cabo una revisión integrativa de la literatura científica de los últimos seis años (2018-2024). La metodología empleada fue la propuesta por Toronto y Remington de seis pasos en las bases de datos (BVS), PubMed, Web of Science, EBSCOhost, Cochrane, Science Direct y Redalyc y Dialnet. Se encontraron un total de 357 artículos, obteniendo un total de 8 artículos para muestra final. Resultados: La terapia cognitiva basada en la atención plena (MBCT), los programas basados en la atención plena (MBP) y la reducción del estrés basada en la atención plena (MBSR) son intervenciones valiosas que ofrecen múltiples beneficios en adultos mayores en diversas situaciones específicas, esto evidenciado en los artículos examinados. Conclusiones: La implementación del mindfulness en el adulto mayor, es una práctica innovadora que en los últimos años ha tomado relevancia, por los grandes beneficios que tiene, previniendo o controlando diversos síndromes geriátricos, además de ser de bajo costo. Palabras clave: Adulto mayor; Atención plena; Envejecimiento saludable; Geriatría.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.045 | 0.086 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".