Developing physical activity interventions for individuals with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is the most disabling and persistent form of severe mental illness (SMI). Life expectancy is shorter by 15 years primarily because of coronary artery disease. Research is urgently required in developing evidence-based behavioural interventions for preventing and treating obesity and diabetes that are specific to this population. In particular, reducing the high prevalence of physical inactivity is a priority. This presentation will provide an overview of a research programme of a sequential series of phases leading to the creation and piloting of two interventions that promote active lifestyles including an individual level, modified form of exercise counselling and a group-mediated cognitive behavioural intervention. These studies have demonstrated mixed success in changing key psychological mediators and physical activity as measured by accelerometry or self-report. The development and ongoing implementation of this work will be discussed in light of a number of systemic barriers to physical activity promotion within mental health settings. These range from the nature of the illness as being one characterized by amotivation, to the increasing shift to ‘care in the community’ models of practice, and reductions in the number of specialized professionals who could play a role in promoting physical activity. Overall, this phased pilot work suggests multi-level ecological interventions are feasible and acceptable to individuals with schizophrenia, and that modest benefits can be attained through intervention. Developing sustainable forms of intervention that can be delivered in community settings remains a future challenge. Kinesiologists may have an important role to play as extended members of community mental health teams. Acknowledgments: Work reported in this abstract was supported by the Canadian Institutes of Health Research and the Ontario Mental Health Foundation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».