Aerobic exercise alleviates depressive symptoms in patients with a major non-communicable chronic disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether aerobic exercise was superior to usual care in alleviating depressive symptoms in patients living with a major non-communicable disease. DATA SOURCES: Data were obtained from online databases (PubMed, PsycINFO and SPORTDiscus) as well as from reference lists. The search and collection of eligible studies was conducted up to 18 October 2018 (PROSPERO registration number CRD42017069089). STUDY SELECTION: We included interventions that compared aerobic exercise with usual care in adults who reported depressive symptoms (ie, not necessarily the clinical diagnosis of depression) and were living with a major non-communicable disease. RESULTS: Twenty-four studies were included in the meta-analysis (4111 patients). Aerobic exercise alleviated depressive symptoms better than did usual care (standardised mean difference (SMD)=0.50; 95% CI 0.25 to 0.76; Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation: low quality). Aerobic exercise was particularly effective in alleviating depressive symptoms in cardiac patients (SMD=0.67; 95% CI 0.35 to 0.99). CONCLUSION: Aerobic exercise alleviated depressive symptoms in patients living with a major non-communicable disease, particularly in cardiac populations. Whether aerobic exercise treats clinically diagnosed depression was outside the scope of this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».