Naturalistic Evaluation of an Adjunctive Yoga Program for Women with Substance Use Disorders in Inpatient Treatment: Within-Treatment Effects on Cravings, Self-efficacy, Psychiatric Symptoms, Impulsivity, and Mindfulness
Notice bibliographique
Résumé
Addiction continues to be a major public health concern, and rates of relapse following currently-available treatments remain high. There is increasing interest in the adjunctive use of mindfulness-based interventions, such as yoga, to improve treatment outcomes. The current study was a preliminary naturalistic investigation of a novel trauma-informed yoga intervention in an inpatient treatment program for women with substance use disorder (SUD). Changes and differences in somatic symptoms, psychiatric symptoms, and psychological mechanisms were evaluated in women receiving treatment-as-usual (n = 36) and treatment-as-usual plus the yoga intervention (n = 42). For both groups, statistically significant within-subjects changes were present for somatic and psychiatric symptoms, cravings, self-efficacy, and multiple facets of impulsivity and mindfulness. Compared to standard treatment alone, participants in the treatment plus yoga condition significantly improved in range of motion and the Lack of Premeditation facet of impulsivity. Although most domains were not selectively affected, these initial within-treatment findings in this naturalistic evaluation suggest some promise for adjunctive yoga and a need for further evaluation, especially using larger samples and longer term follow-up.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».