Effective lifestyle interventions to improve type II diabetes self-management for those with schizophrenia or schizoaffective disorder: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of type II diabetes among individuals suffering from schizophrenia or schizoaffective disorders is more than double that of the general population. By 2005, North American professional medical associations of Psychiatry, Diabetes, and Endocrinology responded by recommending continuous metabolic monitoring for this population to control complications from obesity and diabetes. However, these recommendations do not identify the types of effective treatment for people with schizophrenia who have type II diabetes. To fill this gap, this systematic evidence review identifies effective lifestyle interventions that enhance quality care in individuals who are suffering from type II diabetes and schizophrenia or other schizoaffective disorders. METHODS: A systematic search from Medline, CINAHL, PsycINFO, and ISI Web of Science was conducted. Of the 1810 unique papers that were retrieved, four met the inclusion/exclusion criteria and were analyzed. RESULTS: The results indicate that diabetes education is effective when it incorporates diet and exercise components, while using a design that addresses challenges such as cognition, motivation, and weight gain that may result from antipsychotics. CONCLUSIONS: This paper begins to point to effective interventions that will improve type II diabetes management for people with schizophrenia or other schizoaffective disorders.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».