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Enregistrement W2051075153 · doi:10.1186/1472-6882-12-s1-p60

P02.04. Internet survey confirms strong interest in Yoga among fibromyalgia patients

2012· article· en· W2051075153 sur OpenAlexaboutno aff
Jerome Carson, Robert M. Bennett, Kim Dupree Jones, Scott Mist

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary and Alternative Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromyalgiaMedicineAlternative medicineTraditional medicineThe InternetFamily medicinePhysical therapyWorld Wide WebPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a 16 question internet survey of persons self-identified as FM patients who were subscribers to electronic newsletters on the topic of FM. Respondents (N=2543) replied from all 50 U.S. states and also Canada, Australia and the United Kingdom. The average age of respondents was 57 years, 96% were female, and average time since diagnosis was 13 years. Of these, 80% had considered trying yoga and 58% had attended ≥1 yoga class. Their classes typically focused almost exclusively on yoga poses, with minimal training in meditation, breathing techniques or other practices. The most commonly cited benefits were reduced stiffness, relaxation, and better balance. The most frequently cited obstacles were fear that the poses would cause too much pain, concerns about the poses being too physically demanding, or not being able to do the poses correctly. These findings confirm strong interest in yoga across a geographically diverse range of FM patients. However, concerns about yoga-induced pain and yoga poses being too difficult are common reasons that FM patients do not engage in yoga exercises. This study supports the need for yoga programs tailored for FM that include modification of poses to minimize aggravating movements, and substantive training in meditation and other yoga-based coping methods to minimize pain-related fear.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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