Integrating Physical Activity Into Mental Health Services for Persons With Serious Mental Illness
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This article reviews evidence supporting the need for interventions to promote physical activity among persons with serious mental illness. Principles of designing effective physical activity interventions are discussed along with ways to adapt such interventions for this population. Individuals with serious mental illness are at high risk of chronic diseases associated with sedentary behavior, including diabetes and cardiovascular disease. The effects of lifestyle modification on chronic disease outcomes are large and consistent across multiple studies. Evidence for the psychological benefits for clinical populations comes from two meta-analyses of outcomes of depressed patients that showed that effects of exercise were similar to those of psychotherapeutic interventions. Exercise can also alleviate secondary symptoms such as low self-esteem and social withdrawal. Although structured group programs can be effective for persons with serious mental illness, especially walking programs, lifestyle changes that focus on accumulation of moderate-intensity activity throughout the day may be most appropriate. Research suggests that exercise is well accepted by people with serious mental illness and is often considered one of the most valued components of treatment. Adherence to physical activity interventions appears comparable to that in the general population. Mental health service providers can provide effective, evidence-based physical activity interventions for individuals with serious mental illness.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle