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Enregistrement W2215285380

Evaluation of a Modified Yoga Program for Persons with Spinal Cord Injury

2015· article· en· W2215285380 sur OpenAlexaff
Kathryn Curtis, Sander L. Hitzig, Nicole Leong, Claire Elizabeth Wicks, David S. Ditor, Joel Katz

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Recreation Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPhysical therapySpinal cord injuryIntervention (counseling)MedicineRecreationMental healthPsychological interventionRandomized controlled trialClinical psychologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatrySpinal cord
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yoga is a promising mind-body intervention for improving health and well-being in a number of clinical populations. At this time, there is no evidence on the benefits of yoga for persons with spinal cord injury (SCI). Twelve participants with SCI were recruited into a mixed-methods program evaluation of an eight-week modified yoga program. At baseline and exit, participants were evaluated on pain, fatigue, psychological factors, and mindfulness with self-report questionnaires and semi-structured interviews. Five participants completed the baseline and exit assessments. Significant changes were not found on any of the outcome scores. Qualitative analysis revealed main themes regarding expectations, benefits along emotional, mental, and physical domains, program satisfaction and recommendations. Participants reported highly enjoying the yoga intervention and the qualitative data indicated a number of therapeutic benefits (i.e., decreased stress, pain relief). Yoga appears to be a promising therapeutic recreation intervention post-SCI and a larger clinical trial is recommended to conclusively investigate both its objectively and subjectively measured benefits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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