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Enregistrement W2801987206 · doi:10.24310/riccafd.2016.v5i3.6140

Alexitimia y depresión en mayores que practican actividad física dirigida

2016· article· es· W2801987206 sur OpenAlexaboutno aff
Iván Medina-Porqueres, RP Romero-Galisteo, Pablo Gálvez-Ruíz, Noelia Moreno-Morales, Eduardo Sánchez-Guerrero, JS Cuesta-Vargas, FJ Barón-López

Notice bibliographique

RevueRevista Iberoamericana de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte · 2016
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La relación entre la alexitimia y la depresión y los factores sociodemográficos ha sido estudiada en personas mayores. Sin embargo, el papel atenuador del ejercicio en estas afecciones aún debe ser determinado. En el presente estudio se mide el grado de alexitimia y depresión en adultos mayores, comparando una muestra sedentaria con una de practicantes de actividad física. Se utilizó un diseño descriptivo transversal con una muestra compuesta por 27 participantes, 9 hombres y 18 mujeres de más de 60 años (64±5.1 años), con objeto de medir el grado de alexitimia y depresión que presentaban en el momento de la recogida de datos. Los instrumentos utilizados fueron la escala de depresión de Yesavage, la Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20) y el Cuestionario de Salud SF-12. Los resultados mostraron que los practicantes de actividad física presentaban puntuaciones más bajas en alexitimia y depresión que los sujetos sedentarios, sin que éstas variables estuvieran relacionadas en función del género y la edad. A tenor de los resultados, el ejercicio pudiera jugar algún papel en la modulación de las alteraciones psicológicas.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,368 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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