Inhale, Exhale: The Therapeutic Effect of Yoga on Physiological and Psychological Symptoms in Patients with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parkinson’s disease (PD) has a high prevalence in Canada, thus research on this neurodegenerative condition is essential to further our knowledge on the etiopathogenesis of this condition. PD is characterized by a loss of dopamine in the cells. This neurotransmitter functions by sending signals from the brain to the muscles to control movements. As a result of the lack of dopamine, there are several symptoms including tremors, bradykinesia, rigidity. Currently, dopaminergic therapy is the standard for managing the physical motor symptoms associated with PD. This therapy does not address the psychological or quality of life of a patient with the disease. Yoga practice has been shown to improve fatigue, stress, depression and well-being in patients with chronic illnesses. Recent research suggests that yoga can improve physiological and psychological symptoms in PD. Objectives: The aim of this structured literature review is to determine whether the literature indicates that yoga has a positive therapeutic benefit in physiological and psychological symptoms among patients diagnosed with Parkinson’s disease. Methods: We performed a comprehensive search in the PubMed and Web of science electronic databases and searched the references from the articles found to review relevant articles in English, French and Portuguese, using keywords "yoga” and “Parkinson’s" and “quality of life”. Inclusion and exclusion criteria of the articles were predetermined and reviewed. Results: A total of 126 articles published from 2000 to 2017 were available. Of 126 articles, 7 articles were included in this review. Based on the available literature, yoga could be considered as an effective adjuvant for the patients with PD. Conclusion:The existing evidence supports that the practice of yoga has shown to be effective in improving various physiological and psychological symptoms in PD. Limited literature is available on the topic therefore further research needs to be completed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».