Effects of Endurance Training Combined With Cognitive Remediation on Everyday Functioning, Symptoms, and Cognition in Multiepisode Schizophrenia Patients
Notice bibliographique
Résumé
Aerobic exercise has been shown to improve symptoms in multiepisode schizophrenia, including cognitive impairments, but results are inconsistent. Therefore, we evaluated the effects of an enriched environment paradigm consisting of bicycle ergometer training and add-on computer-assisted cognitive remediation (CACR) training. To our knowledge, this is the first study to evaluate such an enriched environment paradigm in multiepisode schizophrenia. Twenty-two multiepisode schizophrenia patients and 22 age- and gender-matched healthy controls underwent 3 months of endurance training (30min, 3 times/wk); CACR training (30min, 2 times/wk) was added from week 6. Twenty-one additionally recruited schizophrenia patients played table soccer (known as "foosball" in the United States) over the same period and also received the same CACR training. At baseline and after 6 weeks and 3 months, we measured the Global Assessment of Functioning (GAF), Social Adjustment Scale-II (SAS-II), schizophrenia symptoms (Positive and Negative Syndrome Scale), and cognitive domains (Verbal Learning Memory Test [VLMT], Wisconsin Card Sorting Test [WCST], and Trail Making Test). After 3 months, we observed a significant improvement in GAF and in SAS-II social/leisure activities and household functioning adaptation in the endurance training augmented with cognitive remediation, but not in the table soccer augmented with cognitive remediation group. The severity of negative symptoms and performance in the VLMT and WCST improved significantly in the schizophrenia endurance training augmented with cognitive remediation group from week 6 to the end of the 3-month training period. Future studies should investigate longer intervention periods to show whether endurance training induces stable improvements in everyday functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».