Effects of Pilates-Based Exercises on Functional Capacity and Mental Health in Individuals with Schizophrenia: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Although there is considerable evidence that exercise improves the physical and mental health of individuals with schizophrenia, the most useful exercise technique for this population is still the subject of research.Purpose The aim of this study was to investigate the effects of Pilates exercises on functional capacity and mental health in individuals with schizophrenia.Methods Twenty-three participants were not randomly assigned to either Pilates exercise group (PEG) or nonspecific exercise group (NSEG). Ten participants from each group completed the study (87% response rate). The PEG participated in a 6-week Pilates exercise training twice per week, while the NSEG participated in a nonspecific activity program. 6-Minute Walk Distance (6-MWD) was assessed for functional capacity. Mental health was evaluated using Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), and Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS).Results 6-MWD significantly increased (p = .025), CDSS (p = .023) and BPRS (p = .012) scores significantly decreased in the PEG compared to baseline. Inter-group comparison showed that PEG had significantly better scores than NSEG in terms of the final 6-MWD (p = .005), CDSS (p = .008) and BPRS (p = .008).Conclusion Results showed that Pilates may help improve the functional capacity and mental health of individuals with schizophrenia, but the small sample size and methodological limitations limit the interpretability 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».