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Enregistrement W2918097598 · doi:10.1080/09602011.2019.1583114

Cognitive, physical, and psychological benefits of yoga for acquired brain injuries: A systematic review of recent findings

2019· review· en· W2918097598 sur OpenAlexaff
Kristen Silveira, Colette M. Smart

Notice bibliographique

RevueNeuropsychological Rehabilitation · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurorehabilitationRehabilitationAcquired brain injuryContext (archaeology)PsychologyPsychological interventionCognitionQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationStroke (engine)Physical therapyClinical psychologyMedicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yoga is a holistic practice that - when incorporated effectively into neurorehabilitation - has potential to meet the complex needs of persons with acquired brain injury (ABI). This systematic review, conducted in accordance with PRISMA guidelines, investigated cognitive, physical, and psychological outcomes following controlled trials of yoga for ABI. The search returned six eligible studies, four of which focused specifically on stroke rehabilitation. For persons with ABI broadly, within-group improvements were found after yoga for psychological and physical adjustment, quality of life, and respiratory functioning. For stroke specifically, physical and memory recovery was greater in the yoga group vs. exercise control, and within-group improvements were noted for motor functioning, self-efficacy, and quality of life outcomes. Lack of (1) between-group analyses despite the inclusion of control groups, and (2) a common yoga rehabilitation protocol including frequency, length, and duration of yoga must be addressed in future research to establish efficacy of these interventions. Considerations for psychophysiological outcome measures and cultural factors are presented in the context of future research and clinical directions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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