Exercise Leads to Better Clinical Outcomes in Those Receiving Medication Plus Cognitive Behavioral Therapy for Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effects of exercise as an add-on therapy with antidepressant medication and cognitive behavioural group therapy (CBGT) on treatment outcomes in low active major depressive disorder (MDD) patients. We explored whether exercise reduces the residual symptoms of depression, notably cognition and sleep quality, and to identify putative biochemical markers related to treatment response. Methods Sixteen low active MDD patients were recruited from a mental health day treatment program at a local hospital. Eight medicated patients performed an eight week exercise intervention in addition to CBGT, and eight medicated patients attended the CBGT only. Twenty-two low active, healthy participants with no history of mental health illness were also recruited to provide normal healthy values for comparison. Results Results showed exercise resulted greater reduction in depression symptoms (p=0.007, d=2.06), with 75% of the patients showing either a therapeutic response or complete remission of symptoms versus 25% of those who didn’t exercise. In addition, exercise was associated with greater improvements in sleep quality (p=0.046, d=1.28) and cognitive function (p=0.046, d=1.08). The exercise group also had a significant increase in plasma brain-derived neurotrophic factor (BDNF), p=0.003, d=6.46 that was associated with improvements in depression scores (p=0.002, R2 = 0.50) and sleep quality (p=0.011, R2 = 0.38). Conclusion We provide evidence that exercise as an add-on to conventional antidepressant therapies improved the efficacy of standard treatment interventions. Our results suggest that plasma BDNF levels and sleep quality appear to be good indicators of treatment response and potential biomarkers associated with the clinical recovery of MDD.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».