医学生におけるマインドフルネスに基づくストレス軽減と認知行動に基づくストレス軽減の効果の比較

目的: 医学生は多大なストレスに直面しています。 彼らは一般人口と比べて、うつ病、不安症、自殺率が高い。 精神的健康上の問題を経験する人が増えているにもかかわらず、彼らの精神的健康を改善する方法を探る研究は不足しています。 医学生に対するマインドフルネスに基づくストレス軽減（MBSR）の有効性を調査した小規模なサンプル研究はいくつかありますが、その有効性を積極的介入グループと比較した研究は文献にありません。

目的: マインドフルネスに基づくストレス軽減 (MBSR) と認知行動的ストレス軽減 (CBSR) のグループ介入が、うつ病や不安の症状と医学生の知覚ストレスレベルに及ぼす効果を比較することを目的としました。

方法: トルコのアンカラの医学部で勉強した医学生に、私たちの研究に参加するよう依頼しました。 学生を研究に招待するために、医学部の講義室のボードに研究を発表するポスターが貼られ、学生が参加するソーシャルメディアプラットフォームでポスターが共有されました。 研究への参加を志願した十分な数の学生からの申請を受け取った後、学生は精神科の上級研修医によるミニ国際神経精神医学面接によりオンラインで評価されました。 この研究に参加する資格のある医学生は、グループに割り当てられる前に、1週間以内にフォーム（社会人口統計データフォーム）と尺度（病院不安うつ病尺度、知覚ストレス尺度）に記入するよう求められた。 コンピュータプログラムの助けを借りて学生を無作為に2つのグループに分けた後、10～12人の学生のグループでストレス軽減介入が8週間実施された。 十分な数の参加者が研究に参加することを志願した後、参加者は主に 2 つのグループに集められ、募集時にランダム化されました。 最初のグループは 157 人の参加者で構成され、2 番目のグループは 96 人の参加者で構成されました。 グループ介入が 8 週間の終わりに完了すると、参加者は 1 週間以内にスケール (病院不安うつ病スケール、知覚ストレススケール) を完了するように求められました。

包含基準:

• アンカラの大学の医学生であること
• 18歳以上であること
• マインドフルネスベースまたは認知行動ストレス軽減グループまたは個人療法に参加したことがない
• 研究への参加を志願する

除外基準:

• マインドフルネスに基づいたストレス軽減方法を知り、それを生活に応用している
• 認知行動ストレス軽減法を知っており、それを生活に応用している
• 研究に参加できないほど重篤なうつ病と躁状態
• 自殺の危険性が高い
• 研究への参加を妨げる可能性のある慢性的な身体疾患がある
• 精神病性障害の病歴および/または評価段階で精神病性障害の診断を受けたこと

認知行動に基づくストレス軽減グループ 認知行動手法に基づくストレス対処グループを医学部学生に適応させて実施しました。 介入全体は、オンラインプラットフォーム上の「Zoom」アプリケーションを使用して8週間行われました。 各グループミーティングの長さは 90 分で、特定の曜日と時間 (19:00 ～ 20:30) に開催されました。 グループメンバーによって事前に決定されます。 グループは 10 ～ 12 人で構成されることが計画されており、グループの完全性を損なわないように、グループ開始後に新しいメンバーは含まれませんでした。

マインドフルネス ベースのストレス軽減グループ マインドフルネス ベースのストレス軽減グループは、8 週間にわたる 2 時間のグループ会議と 4 時間の沈黙の日で構成されます。 マインドフルネスの実践に加えて、ストレス、ストレス管理、日常生活や対人コミュニケーションにおけるマインドフルネスに基づいた実践の利用もセッション中に取り組んでいるテーマです。 各グループ会議の長さは 120 分で、特定の曜日と時間 (20:00 ～ 22:00) に開催されました。 グループメンバーによって事前に決定されます。 グループは 10 ～ 12 人で構成されることが計画されており、グループの完全性を損なわないように、グループ開始後に新しいメンバーは含まれませんでした。

統計的手法:

すべての統計分析には SPSS 29 を使用しました。 私たちの研究では、治療意図（ITT）分析とプロトコルごと（PP）分析の両方を使用して結果を評価しました。 ITT 分析では、欠損値に対処するために複数の代入を使用しました。 すべての評価とグループ介入はオンラインで行われました。 PP 分析では、5 回以上のセッションに参加した人は研究を完了したとみなされました。 2 つの方法を使用し、これらの分析結果を相互に比較することで、最も現実的な結果を取得することを目指しました。

評価機能 --> 統計的手法

サンプルサイズの決定 --> 検出力分析(G*power)

正規分布に対するデータの適合性の判断 --> コルモゴロフ・スミルノフ / シャピロ・ウィルクス検定 歪度と尖度 (-1.5- +1.5) Q-Q プロット (直線性分析)

参加者の人口統計データの分析 --> 割合分布、頻度分布

2 つのグループの参加者の人口統計データの比較 --> カイ二乗、独立サンプル t 検定

各グループの 2 つのグループの参加者のテスト前とテスト後の結果の比較 --> 依存サンプル t 検定、マン ホイットニー U 検定

2 つのグループ間のテスト前とテスト後の変化の比較 --> 独立サンプル t 検定、Wilcoxon 符号付き順位検定

欠損のパターンと欠損データの割り当てを調査する --> リトルの検定 多重代入*