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Enregistrement W2783935301 · doi:10.1080/13651501.2018.1425458

Effects of an exercise program on the physiological, biological and psychological profiles in patients with mood disorders: a pilot study

2018· article· en· W2783935301 sur OpenAlexaff
Mario Leone, Daniel Lalande, Linda Thériault, Émilia Kalinova, Audrey Fortin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychiatry in Clinical Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensCégep de ChicoutimiUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessMoodDepression (economics)Intervention (counseling)Physical therapyMood disordersPsychologyMedicineClinical psychologyPsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The objective of this study is to assess the impact of an 8-week physical training program on physiological, biological and psychological profiles in individual with mood disorders.Methods: Seven patients participated in the study. Patients were trained twice weekly (75 min/session) for 8 weeks. The training program aimed to improve muscular and cardiorespiratory reserves as well as functional capacity. Bioassays were also measured (lipid profile, blood glucose and cortisol). Depression, sleep quality and body image dissatisfaction were assessed. All measures were administrated at pre/post-intervention.Results: At post-intervention, 13 of the 15 physiological fitness, muscular strength and functional capacity variables improved significantly (p < .05). In addition, change in cortisol levels represented a medium to large effect size (Cohen’s d = −0.67) which indicates a clinical reduction of stress-related symptoms. Depression was significantly improved (Cohen’s d = −0.47; p = .027). Sleep and body image showed a trend-level improvement.Conclusions: An 8-week periodised training program improved physiological, biological and psychological profiles in patients with mood disorders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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