Effects of high aerobic intensity training in patients with schizophrenia—A controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with schizophrenia have a high risk of cardiovascular disease (CVD). High aerobic intensity training (HIT) improve peak oxygen uptake (VO(2peak)), net mechanical efficiency of walking and risk factors for CVD but has not been investigated in patients with schizophrenia. AIMS: To investigate effects from HIT on VO(2peak), net mechanical efficiency of walking and risk factors for CVD in patients with schizophrenia. METHODS: 25 inpatients (F20-29, ICD-10) were allocated to either HIT or playing computer games (CG), 3 days per week for 8 weeks. HIT consisted of 4 × 4-min intervals with 3-min break periods, at 85-95% and 70% of peak heart rate, respectively. RESULTS: 12 and seven patients completed HIT and CG, respectively. The baseline VO(2peak) in both groups combined (n = 19) was 36.8 ± 8.2 ml/kg/min and 3.12 ± 0.55 l/min. The HIT group improved VO(2peak) by 12% from 3.17 ± 0.59 to 3.56 ± 0.68 l/min (P < 0.001), more than the CG group (P = 0.014). Net mechanical efficiency of walking improved by 12% in the HIT group from 19.8 ± 3.0% to 22.2 ± 4.5% (P = 0.005), more than the CG group (P = 0.031). The psychiatric symptoms, expressed as the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), did not improve in either group. CONCLUSIONS: VO(2peak) and net mechanical efficiency of walking improved significantly by 8 weeks of HIT. HIT should be included in rehabilitation in order to improve physical capacity and contribute risk reduction of CVD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».