Physical activity preferences of individuals diagnosed with schizophrenia or bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with a severe mental illness (SMI) are at least two times more likely to suffer from metabolic co-morbidities, leading to excessive and premature deaths. In spite of the many physical and mental health benefits of physical activity (PA), individuals with SMI are less physically active and more sedentary than the general population. One key component towards increasing the acceptability, adoption, and long-term adherence to PA is to understand, tailor and incorporate the PA preferences of individuals. Therefore, the objective of this study was to determine if there are differences in PA preferences among individuals diagnosed with different psychiatric disorders, in particular schizophrenia or bipolar disorder (BD), and to identify PA design features that participants would prefer. METHODS: Participants with schizophrenia (n = 113) or BD (n = 60) completed a survey assessing their PA preferences. RESULTS: There were no statistical between-group differences on any preferred PA program design feature between those diagnosed with schizophrenia or BD. As such, participants with either diagnosis were collapsed into one group in order to report PA preferences. Walking (59.5 %) at moderate intensity (61.3 %) was the most popular activity and participants were receptive to using self-monitoring tools (59.0 %). Participants were also interested in incorporating strength and resistance training (58.5 %) into their PA program and preferred some level of regular contact with a fitness specialist (66.0 %). CONCLUSIONS: These findings can be used to tailor a physical activity intervention for adults with schizophrenia or BD. Since participants with schizophrenia or BD do not differ in PA program preferences, the preferred features may have broad applicability for individuals with any SMI.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».