During the past two decades, mindfulness meditation has gone from being a fringe topic of scientific investigation to being an occasional replacement for psychotherapy, tool of corporate well-being, widely implemented educational practice, and “key to building more resilient soldiers.” Yet the mindfulness movement and empirical evidence supporting it have not gone without criticism. Misinformation and poor methodology associated with past studies of mindfulness may lead public consumers to be harmed, misled, and disappointed. Addressing such concerns, the present article discusses the difficulties of defining mindfulness, delineates the proper scope of research into mindfulness practices, and explicates crucial methodological issues for interpreting results from investigations of mindfulness. For doing so, the authors draw on their diverse areas of expertise to review the present state of mindfulness research, comprehensively summarizing what we do and do not know, while providing a prescriptive agenda for contemplative science, with a particular focus on assessment, mindfulness training, possible adverse effects, and intersection with brain imaging. Our goals are to inform interested scientists, the news media, and the public, to minimize harm, curb poor research practices, and staunch the flow of misinformation about the benefits, costs, and future prospects of mindfulness meditation.

Depression has a huge societal impact, making accurate measurement paramount. While there are several available measures, the Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CESD) is a popular assessment tool that has wide applicability in the general population. In order to reflect modern diagnostic criteria and improve upon psychometric limitations of its predecessor, the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale--Revised (CESD-R) was recently created, but has yet to be publicized. This study explored psychometric properties of the CESD-R across a large community sample (N=7389) and smaller student sample (N=245). A newly proposed algorithmic classification method yielded base-rates of depression consistent with epidemiological results. Factor analysis suggested a unidimensional factor structure, but important utility for two separate symptom clusters. The CESD-R exhibited good psychometric properties, including high internal consistency, strong factor loadings, and theoretically consistent convergent and divergent validity with anxiety, schizotypy, and positive and negative affect. Results suggest the CESD-R is an accurate and valid measure of depression in the general population with advantages such as free distribution and an atheoretical basis.

Mindfulness has received considerable attention as a correlate of psychological well-being and potential mechanism for the success of mindfulness-based interventions (MBIs). Despite a common emphasis of mindfulness, at least in name, among MBIs, mindfulness proves difficult to assess, warranting consideration of other common components. Self-compassion, an important construct that relates to many of the theoretical and practical components of MBIs, may be an important predictor of psychological health. The present study compared ability of the Self-Compassion Scale (SCS) and the Mindful Attention Awareness Scale (MAAS) to predict anxiety, depression, worry, and quality of life in a large community sample seeking self-help for anxious distress (N = 504). Multivariate and univariate analyses showed that self-compassion is a robust predictor of symptom severity and quality of life, accounting for as much as ten times more unique variance in the dependent variables than mindfulness. Of particular predictive utility are the self-judgment and isolation subscales of the SCS. These findings suggest that self-compassion is a robust and important predictor of psychological health that may be an important component of MBIs for anxiety and depression.

The Buddhist construct of mindfulness is a central element of mindfulness-based interventions and derives from a systematic phenomenological programme developed over several millennia to investigate subjective experience. Enthusiasm for ‘mindfulness’ in Western psychological and other science has resulted in proliferation of definitions, operationalizations and self-report inventories that purport to measure mindful awareness as a trait. This paper addresses a number of seemingly intractable issues regarding current attempts to characterize mindfulness and also highlights a number of vulnerabilities in this domain that may lead to denaturing, distortion, dilution or reification of Buddhist constructs related to mindfulness. Enriching positivist Western psychological paradigms with a detailed and complex Buddhist phenomenology of the mind may require greater study and long-term direct practice of insight meditation than is currently common among psychologists and other scientists. Pursuit of such an approach would seem a necessary precondition for attempts to characterize and quantify mindfulness.

Abstract Attention is a vital executive function, since other executive functions are largely dependent on it. Mindfulness meditation has been shown to enhance attention. However, the components of attention altered by meditation and the related neural activities are underexplored. In particular, the contributions of inhibitory processes and sustained attention are not well understood. Additionally, it is not clear whether improvements in attention are related to increases in the strength of typically activated brain areas, or the recruitment of additional or alternative brain areas. To address these points, 34 meditators were compared to 28 age and gender matched controls during electroencephalography (EEG) recordings of neural activity during a Go/Nogo response inhibition task. This task generates a P3 event related potential, which is related to response inhibition processes in Nogo trials, and attention processes across both trial types. Compared with controls, meditators were more accurate at responding to Go and Nogo trials. Meditators showed a more frontally distributed P3 to both Go and Nogo trials, suggesting more frontal involvement in sustained attention rather than activity specific to response inhibition. Unexpectedly, meditators also showed increased positivity over the right parietal cortex prior to visual information reaching the occipital cortex. Both results were positively related to increased accuracy across both groups. The results suggest that meditators have an increased capacity to modulate a range of neural processes in order to meet task requirements, including higher order processes, and sensory anticipation processes. This increased capacity may underlie the improved attentional function observed in mindfulness meditators.

Abstract This data descriptor describes a repository of openly shared data from an experiment to assess inter-individual differences in default mode network (DMN) activity. This repository includes cross-sectional functional magnetic resonance imaging (fMRI) data from the Multi Source Interference Task, to assess DMN deactivation, the Moral Dilemma Task, to assess DMN activation, a resting state fMRI scan, and a DMN neurofeedback paradigm, to assess DMN modulation, along with accompanying behavioral and cognitive measures. We report technical validation from n=125 participants of the final targeted sample of 180 participants. Each session includes acquisition of one whole-brain anatomical scan and whole-brain echo-planar imaging (EPI) scans, acquired during the aforementioned tasks and resting state. The data includes several self-report measures related to perseverative thinking, emotion regulation, and imaginative processes, along with a behavioral measure of rapid visual information processing. Technical validation of the data confirms that the tasks deactivate and activate the DMN as expected. Group level analysis of the neurofeedback data indicates that the participants are able to modulate their DMN with considerable inter-subject variability. Preliminary analysis of behavioral responses and specifically self-reported sleep indicate that as many as 73 participants may need to be excluded from an analysis depending on the hypothesis being tested.

Abstract Objectives Long-term meditation practice affects the brain’s ability to sustain attention. However, how this occurs is not well understood. Electroencephalography (EEG) studies have found that during dichotic oddball listening tasks, experienced meditators displayed altered attention-related neural markers including theta phase synchronisation (TPS) and event-related potentials (ERP; P200 and P300) to target tones while meditating compared to resting, and compared to non-meditators after intensive meditation interventions. Research is yet to establish whether the changes in the aforementioned neural markers are trait changes which may be observable in meditators irrespective of practice setting. Method The present study expanded on previous research by comparing EEG measures from a dichotic oddball task in a sample of community-based mindfulness meditators (n=22) to healthy controls with no meditation experience (n=22). To minimise state effects, neither group practiced meditation during / immediately prior to the EEG session. Results No group differences were observed in behavioural performance or either the global amplitude or distribution of theta phase synchronisation, P200 or P300. Bayes Factor analysis suggested evidence against group differences for the P200 and P300. Conclusions The results suggest that increased P200, P300 and TPS do not reflect trait-related changes in a community sample of mindfulness meditators. The present study used a larger sample size than previous research and power analayses suggested the study was suficiently powered to detect differences. These results add nuance to our understanding of which processes are affected by meditation and the amount of meditation required to generate differences in specific neural processes.

Abstract Meditation, yoga, guided imagery, and progressive relaxation are promoted as complementary approaches for health and wellbeing in the United States, but their uptake by different sociodemographic groups is unclear. This study assessed the prevalence and 20 year trends in the use of these practices in US adults between 2002–2022. We examined practice use and associations with sociodemographic and health factors in a population-weighted analysis of n = 134,959 participants across 5 cycles of the National Health Interview Survey. The overall use of meditation (18.3%, 60.53 million), yoga (16.8%, 55.78 million) and guided imagery/progressive relaxation (6.7%, 22.22 million) increased significantly from 2002 to 2022. Growth was consistent across most sociodemographic and health strata, however users of ‘Other’ race (comprising 54% Indigenous Americans, Odds Ratios; ORs = 1.28–1.70) and users with moderate (ORs = 1.19–1.29) psychological distress were overrepresented across all practices, and those with severe psychological distress were overrepresented in meditation (OR = 1.33) and guided imagery/progressive relaxation (OR = 1.42). Meditation use has accelerated over time for 65 + year olds (OR = 4.22), people not accessing mental health care (OR = 1.39), and less educated (OR = 4.02) groups, potentially reflecting unmet health needs. Health professionals should consider the extensive use of complementary practices in service and treatment planning and consider their risks and benefits.

Background: Data-driven approaches can capture behavioral and biological variation currently unaccounted for by contemporary diagnostic categories, thereby enhancing the ability of neurobiological studies to characterize brain-behavior relationships. Methods: A community-ascertained sample of individuals (N=347, ages 18-59) completed a battery of behavioral measures, psychiatric assessment, and resting state functional magnetic resonance imaging (R-fMRI) in a cross-sectional design. Bootstrap-based exploratory factor analysis was applied to 49 phenotypic subscales from 10 measures. Hybrid Hierarchical Clustering was applied to resultant factor scores to identify nested groups. Adjacent groups were compared via independent samples t-tests and chi-square tests of factor scores, syndrome scores, and psychiatric prevalence. Multivariate Distance Matrix Regression examined functional connectome differences between adjacent groups. Results: Reduction yielded six factors, which explained 77.8% and 65.4% of the variance in exploratory and constrained exploratory models, respectively. Hybrid Hierarchical Clustering of these 6 factors identified 2, 4, and 8 nested groups (i.e., phenotypic communities). At the highest clustering level, the algorithm differentiated functionally adaptive and maladaptive groups. At the middle clustering level, groups were separated by problem type (maladaptive groups; internalizing vs. externalizing problems) and behavioral type (adaptive groups; sensation-seeking vs. extraverted/emotionally stable). Unique phenotypic profiles were also evident at the lowest clustering level. Group comparisons exhibited significant differences in intrinsic functional connectivity at the highest clustering level in somatomotor, thalamic, basal ganglia, and limbic networks. Conclusions: Data-driven approaches for identifying homogenous subgroups, spanning typical function to dysfunction not only yielded clinically meaningful groups, but captured behavioral and neurobiological variation among healthy individuals as well.

Abstract Objectives Mapping the neurobiology of meditation using 3 Tesla functional MRI (fMRI) has burgeoned recently. However, limitations in signal quality and neuroanatomical resolution have impacted reliability and precision of extant findings. Although ultra-high strength 7 Tesla MRI overcomes these limitations, investigation of meditation using 7 Tesla fMRI is still in its infancy. Methods In this feasibility study, we scanned 10 individuals who were beginner meditators using 7 Tesla fMRI while they performed focused attention meditation and non-focused rest. We also measured and adjusted the fMRI signal for key physiological differences between meditation and rest. Finally, we explored the 2-week impact of the single fMRI meditation session on mindfulness, anxiety and focused attention attributes. Results Group-level task fMRI analyses revealed significant reductions in activity during meditation relative to rest in Default-mode network hubs, i.e., antero-medial prefrontal and posterior cingulate cortices, precuneus, as well as visual and thalamic regions. These findings survived stringent statistical corrections for fluctuations in physiological responses which demonstrated significant differences (p < 0.05/n, Bonferroni controlled) between meditation and rest. Compared to baseline, State Mindfulness Scale (SMS) scores were significantly elevated (F = 8.16, p<0.05/n, Bonferroni controlled) following the fMRI meditation session, and were closely maintained at 2-week follow up. Conclusions This pilot study establishes the feasibility and utility of investigating focused attention meditation using ultra-high strength (7 Tesla) fMRI, by supporting widespread evidence that focused attention meditation attenuates Default-mode activity responsible for self-referential processing. Future functional neuroimaging studies of meditation should control for physiological confounds and include behavioural assessments.