Yoga for Healing: An Analysis of the Effects of Yoga Practices On Military Victims of Post-Traumatic Stress Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The practice of yoga has been associated with healing and well-being for centuries. With the recent surge in its popularity, research to yoga’s healing properties have found many ways in which it can be incorporated into a wide variety of treatment programs. One area of interest is the treatment of military combat veterans with post-traumatic stress disorder (PTSD). Research into the use of yoga as supplemental treatment through its interdisciplinary psychophysical effects and mindfulness training have found it to be extremely beneficial. In this article, the psychophysical aspects of yoga and how they interact the physical and psychological symptoms of PTSD are discussed and linked with the treatment plans used for military veterans. It also addresses the issues of the specific military culture and the pressures associated with fulfilling the valorous role of the perfect solider. Physical effects of yoga help patients with alleviating allosteric load to increase the chances of a healthy recovery and maintaining homeostasis, while the psychological effects include increased levels of mindfulness that help veterans complete trauma-focused cognitive behavioural therapy (TFCBT), as well as by regaining their sense of self-control and mastery of psychological processes. With the prevalence of this disorder in the military population along with the comorbidity of suicide, new alternative treatments should be considered to decrease the number of deaths from this devastating disorder. Thus, the psychophysical effect of yoga’s mind-body connection incorporated into military culture can be beneficial to those who have done the ultimate sacrifice for the safety of our country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».