An Assessment of the Effects of Iyengar Yoga Practice on the Health‐Related Quality of Life of Patients with Chronic Respiratory Diseases: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effects of an Iyengar yoga program (IYP) on patients with chronic respiratory diseases. METHODS: Patients attending lung transplant clinics in a tertiary institution were invited to participate in a two-phase, 12-week IYP that included 2 h biweekly classes. Doctors completed a formal physical and clinical assessment on candidates before enrollment. Patients with New York Association Class III or IV, or dyspnea grade IV were excluded. At baseline and at the end of 12-weeks, patients completed the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), Chronic Respiratory Questionnaire (CRQ) and Health Utilities Index (HUI). Medication(s), 6 min walk test results and other clinical parameters were also recorded. Patients recorded the effects of the IYP on their daily living in journals. Nonparametric and qualitative methods were used to analyze the data. RESULTS: Twenty-five patients diagnosed with pulmonary arterial hypertension and chronic obstructive pulmonary disease (mean age 60 years) were invited to participate. At the end of the 12-week period, changes in HADS anxiety and CRQ fatigue scores were statistically significant (P<0.05) and changes in HUI ambulation, pain, emotion and overall score were clinically important. The content of the journals revealed patients' improvement in breathing capacity, mobility, energy, sleep and included positive feedback such as: "increased tidal volume with slowing expiration", "I have an overall feeling of wellbeing" and "excellent amount of energy". CONCLUSIONS: The findings suggest that yoga has significant potential to produce benefits. Potential benefits will be further explored in a national multisite study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».