Effects of Mind–Body Exercises on Schizophrenia: A Systematic Review With Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mind-body exercises (MBEs) have been widely accepted as a complementary therapy for the patients with low exercise tolerance. Currently, the number of experimental studies investigating the effect of MBEs for improving symptoms in people with schizophrenia is increasing. However, results are inconsistent. Methods: We systematically reviewed and meta-analyzed the effects of mind-body exercises on schizophrenia. Seven electronic databases (Pubmed, Web of Science, PsycINFO, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials [CENTRAL], CNKI and Wangfang) were screened through October 2019 and risk of bias of included studies were assessed in Review Manager 5.3. Results: Meta-analysis on 13 studies with 1159 patients showed moderately significant effects in favor of mind-body exercise intervention to improve positive symptoms (SMD = 0.31; 95% CI 0.01 to 0.60; p = 0.04), negative symptoms (SMD = 0.37; 95% CI 0.14 to 0.60; p = 0.002) and depression (SMD = 0.88; 95% CI 0.63 to 1.13; p＜0.00001). Meta-regression analysis revealed that the improvement in positive symptoms was positively associated with the frequency of intervention (p = 0.04) while a marginally significant correlation was observed between the improved negative symptoms and duration of each session (p = 0.06). Conclusions: This meta-analysis supports the therapeutic effects of MBEs to aid in the treatment of schizophrenia. Further studies need to incorporate rigorous design and large sample size to identify the optimal type and dose of mind-body exercise to inform clinical practices on MBEs recommendations for the management of schizophrenia symptoms.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».