Amélioration de la santé cardiovasculaire par l’exercice physique chez les individus atteints de schizophrénie : un guide de pratique
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs facteurs augmentent le risque de maladie cardiovasculaire (MCV) chez les individus atteints de schizophrénie dont la génétique, le traitement antipsychotique, le tabagisme, la mauvaise nutrition et l’inactivité physique. Plusieurs protocoles d’évaluation ont été élaborés mais peu définissent de manière précise la stratégie de prise en charge optimale pour réduire le risque de MCV dans cette population. Parmi les interventions étudiées, l’exercice physique est une stratégie de choix car, en plus d’améliorer les paramètres et facteurs de risque cardiométabolique (tour de taille, triglycéridémie, glycémie, tension artérielle), il améliore la capacité cardiorespiratoire (VO2 max), facteur de risque indépendant de MCV. Déterminer l’impact de l’exercice physique sur les facteurs de risque cardiovasculaire chez les individus atteints de troubles psychotiques et préciser le type d’exercice le plus efficace à ces fins. En fonction des résultats mis en évidence, suggérer un programme novateur d’exercice physique ciblant le risque de MCV qui pourrait être utilisé avec cette population. Revue de littérature systématique sur l’activité physique supervisée en monothérapie chez des individus atteints de trouble psychotique à partir des banques de données électroniques Medline, PubMed, Embase et PsycINFO et par recherche manuelle. L’entrainement aérobie, plus particulièrement l’entrainement par intervalle (EPI) à haute intensité, permet de cibler de manière optimale les facteurs de risque de MCV. Par conséquent, un protocole d’implantation de ce type d’exercice chez les patients psychotiques ainsi qu’un protocole d’évaluation de la condition cardiométabolique est suggéré. Des pistes de solution face à certains obstacles et limites à la mise en place de tels programmes dans cette population sont également discutées. L’applicabilité d’un programme d’EPI dans cette population sera à confirmer par des recherches futures.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».