Yoga and Canadian Armed Forces members' well-being: an analysis based on select physiological and psychological measures
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a psychiatric illness that may develop following a traumatic event or a situation involving the threat of death or serious injury to oneself or others. PTSD is often comorbid with other mental and physical health conditions, such as depression, anxiety, and chronic pain. Several therapeutic, pharmaceutical, and non-traditional interventions are being investigated to eliminate or reduce the severity of these comorbidities in those who suffer from PTSD. The current study investigated the effect of yoga on individuals who did, or did not, screen positively for PTSD on their self-reported symptoms of depression, anxiety, and anger. We also examined perceived physical pain, sleep disturbances, and mental and physical health–related quality of life. Methods: Participants ( n=45) were active or retired members of the Canadian Armed Forces; there were 35 males and 10 females, who self-identified as having experienced at least one traumatic operational event. Participants were screened for PTSD and completed a series of questionnaires before and after 12 weekly yoga sessions. Results: There were statistically significant improvements in levels of anger, anxiety, and pain and in quality of sleep in post-yoga scores compared to baseline. Individuals who met the PTSD screening criteria showed significantly greater improvement than those who did not. Discussion: Although future research is needed, this study supports previous findings that weekly yoga sessions may contribute significantly to reducing the severity of some physical and psychological conditions. Our study also shows that yoga may be particularly effective in individuals with PTSD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».