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Enregistrement W2904663802 · doi:10.4103/ijoy.ijoy_5_18

Effects of online yoga and tai chi on physical health outcome measures of adult informal caregivers

2018· article· en· W2904663802 sur OpenAlexaff
Darren Candow, Andi-Céline Martin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Yoga · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Physical therapyMuscle strengthMedicineAbdominal musclesPhysical medicine and rehabilitationPsychologySurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: This study aimed to investigate the effects of online Vinyasa Yoga (VY) and Taijifit™ (12 weeks) in informal caregivers (≥18 years of age). Methods: Twenty-nine participants were randomized to two groups: VY (n = 16, 55.87 ± 12.31 years) or Taijifit™ (n = 13, 55.07 ± 12.65 years). Main Outcome Measures: Prior to and following the study, assessments were made for muscle strength (1-RM leg press, chest press, and handgrip), muscle endurance (leg press and chest press; maximal number of repetitions performed to fatigue at 80% and 70% baseline 1-RM, respectively), abdominal endurance (maximum number of consecutive curl-ups to fatigue), tasks of functionality (dynamic balance and walking speed), and flexibility (sit and reach). Results: There was a significant increase over time for muscle strength, muscle endurance, tasks of functionality, and flexibility (P = 0.001). The VY group experienced a greater improvement in chest press endurance (VY: pre 19.25 ± 5.90, post 28.06 ± 7.60 reps; Taijifit™ pre 15.69 ± 4.49, post 21.07 ± 5.85 reps; P = 0.019) and abdominal endurance (VY: pre 37.12 ± 31.26, post 68.43 ± 55.07 reps; Taijifit™ pre 19.23 ± 19.00, post 32.07 ± 20.87 reps; P = 0.034) compared to the Taijifit™ group. Conclusions: VY and Taijifit™ are effective for improving muscle strength and endurance, tasks of functionality, and flexibility in informal caregivers. VY led to greater gains in chest press endurance and abdominal curl-ups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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