Exercise Therapy and Depression: Current Professional Practices
Notice bibliographique
Résumé
For over 30 years, researchers have demonstrated that exercise effectively reduces depressive symptoms, yet only a limited number of Mental Health Professionals (MHP's) use exercise for its therapeutic effects. The first aim of the study is to identify the facilitators and barriers that MHP's encounter when considering exercise as an antidepressant treatment in clinical settings. The second aim is to determine if demographic factors among MHP's influence the extent to which they provide exercise recommendations as part of their treatment protocol. The third aim is to evaluate the effectiveness of a potential resource (Exercise Therapist) for the use of MHP's to facilitate exercise recommendations. Quantitative and qualitative questions were developed as part of a 26 item survey designed to identify the factors which encourage and discourage MHP's from recommending exercise. The participant population was comprised of 269 MHP's practicing in California. MHP's were most discouraged to recommend exercise because Exercise Therapy is outside their scope of practice. MHP's who regularly exercised were more inclined to recommend exercise than MHP's who do not regularly exercise. Other demographic variables (e.g., gender, age) did not influence exercise recommendations. Quantitative and qualitative data show support for Exercise Therapists as a resource to better treat depression. Further action by the MHF, government, and insurance agencies is needed to provide MHP's with the resources to more effectively use exercise to treat depression.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».