Community-Based Yoga for Women Undergoing Substance Use Disorder Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with substance use disorders (SUD) receive medication-assisted treatment (MAT) with behavioral interventions and counseling for recovery. Evidence supports the use of yoga for SUD; however few studies specifically feature women. OBJECTIVES: Community-based yoga may add to health promotion through preferable physical activity for women in recovery. The aims of this study are to explore demographics and quantitative measures relevant to recovery and capture and understand the subjective experience of one session of yoga. STUDY DESIGN: The study design involves Descriptive/Cross-sectional. METHODOLOGY: Women in an inpatient SUD center attending weekly optional off-site yoga for recovery were recruited to capture first-time attendance. Survey data included Medical Outcomes Survey 12-item short-form (SF-12), Toronto Mindfulness Scale (TMS), and Brief Resilience Scale (BRS), demographics, and narrative reflections. Recruitment opportunities occurred weekly during ongoing hour-long classes. RESULTS: Twenty-nine women (average age 36.6) with primarily opiate-based addictions completed surveys. SF-12 was below the normative value of 50 for both subscales. BRS scores showed averages on the low end of normal resiliency. The frequency of responses to writing prompts confirmed physical and mental well-being through yoga intervention. Women shared potential relapse prevention specifically attributed to the mindfulness component of the intervention. CONCLUSION: The SF-12, BRS, and TMS are brief, valid, and reliable and can be easily incorporated in clinical practice or future research. Suboptimal SF-12 scores were found in women with SUD and, therefore important to note in the context of recovery to optimize treatment. Subjective reports from the participants find community-based yoga an enjoyable and beneficial type of physical activity. Yoga may be a viable option for comprehensive mind-body intervention for this population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».