Exercise as medicine—the use of group medical visits to promote physical activity and treat chronic moderate depression: a preliminary 14-week pre–post study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The evidence that regular physical activity can treat depressive disorders is increasingly robust. However, motivating patients with depression to engage in physical activity can be challenging. Interdisciplinary group medical visits (GMVs) with an integrated physical activity component may be a novel means to support patients in becoming more active. METHODS: We conducted a 'pre-post' pilot study within a primary care setting. Participants were adults (≥18 years) with a chronic major depressive disorder or a bipolar 2 disorder (depression; chronic). A psychiatrist and exercise therapist co-led a series of 14 weekly 2 h GMVs. Each group visit combined specific medical advice, physical activity, patient discussions and a targeted educational component. Participants also attended 11 weekly hatha yoga classes. Primary outcome was 'steps' as measured by accelerometer (SenseWear) as well as depression (Patient Health Questionnaire, PHQ-9) and anxiety (Generalised Anxiety Disorder, GAD-7) ratings. RESULTS: 14 of 15 participants (93.3%) completed the 14-week programme. After 3 months postintervention, median depression scales (PHQ-9) decreased 38% from 16 to 10 (p<0.01; IQR pre/post 8/12); and median anxiety scales (GAD-7) decreased 50% from 13 to 6.5 (p<0.05; IQR 8.5/9). Median daily 'steps' increased 71% from 3366 to 5746 (IQR 2610/6237), though this was not significant (p>0.10). CONCLUSIONS: While other studies have examined the efficacy of GMVs in addressing chronic illnesses and the promotion of lifestyle changes, none to our knowledge have embedded physical activity within the actual patient visits. Interdisciplinary GMVs (eg, psychiatrist/exercise professional) may be a means to decrease depression and anxiety ratings within clinical care while improving physical activity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».