Can walking exercise programs improve health for women in menopause transition and postmenopausal? Findings from a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our goal was to explore the range and characteristics of published papers on therapeutic walking programs for menopausal women and to identify program features that resulted in successful outcomes including reduced symptoms and improved long-term wellness. METHODS: We searched biomedical and exercise-related databases for articles published up to June 1, 2017, using keywords related to menopause and walking. Data were collected into EndNote X8 reference manager to identify and remove duplicates. The final selection included all articles that studied walking as a health intervention for women in menopause transition or postmenopausal. RESULTS: A total of 3,244 papers were collected from the six databases. After removing duplicates and applying inclusion and exclusion criteria, 96 articles were charted, including 77 different walking programs. Walking interventions ranged from 4 weeks to 3 years with an average weekly frequency of 3.8 ± 1.8 and were applied to a variety of symptoms and their biological markers and risk factors. Overall, 91% of the programs showed a beneficial outcome in at least one menopause-related medical issue. Information on menopause-specific symptoms, especially vasomotor symptoms and sleep problems, was scarce. CONCLUSION: The scoping review highlights the growing interest in walking programs as therapies for menopause and related symptoms and provides evidence of their possible benefit as a wellness option for women in menopause and beyond. Further research would be recommended to establish the therapeutic value of walking programs for women with specific focus on typical menopause symptoms at different stages of menopause. : Video Summary:http://links.lww.com/MENO/A587.
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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 | 0,016 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».