Hatha Yoga and Executive Function: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent reviews have documented the beneficial effects of seated meditation on executive function (EF). However, there has yet to be a comprehensive review on the effects of Hatha yoga, a moving meditation, on EF. OBJECTIVE: To examine the empirical literature on the effects of Hatha yoga on EF. METHODS: MEDLINE, Scopus, and PsycINFO databases were searched for experimental studies (between- or within-subject designs) testing the effects of Hatha yoga (acute bouts, short-term interventions, longer-term interventions) on EF. RESULTS: A total of 11 published studies met eligibility criteria: Three studies involved healthy adults, 2 studies involved healthy older adults (n = 2), 1 study involved children and adolescents, and 5 studies involved medical (n = 4) or forensic (n = 1) populations. In healthy adults, 2 of 3 studies suggested that acute bouts of Hatha yoga improved EF; however, 1 study using a short-term intervention found no improvements in EF. Among healthy older adults, 1 study provided evidence that Hatha yoga improves EF. In child/adolescent samples, 1 study supported the contention that Hatha yoga improves EF after short-term interventions. Among medical populations, EF improved in patients with type 2 diabetes mellitus and in 1 of 3 studies involving patients with multiple sclerosis. The sole study involving impulsive prisoners showed positive effects on EF with a short-term intervention. CONCLUSION: Hatha yoga shows promise of benefit for EF in healthy adults, children, adolescents, healthy older adults, impulsive prisoners, and medical populations (with the exception of multiple sclerosis). However, more good-quality studies that evaluate the efficacy of Hatha yoga's effects on EF are essential to build on this evidence base.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».