The effects of walking in nature on negative and positive affect in adult psychiatric outpatients with major depressive disorder: A randomized-controlled study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While walking in nature has been shown to improve affect in adults from the community to a greater extent than walking in urban settings, it is unknown whether such findings can be generalized to individuals suffering from depression. Using a parallel group design, this randomized controlled trial examined the effects of a single walk in nature versus urban settings on negative and positive affect in adult psychiatric outpatients diagnosed with major depressive disorder (MDD). Method Participants recruited from a psychiatric outpatient clinic for adults with MDD were randomly assigned to a nature or urban walk condition. Thirty-seven adults (mean age=49 years) completed a single 60-minute walk. Negative and positive affect were assessed using The Positive and Negative Affect Schedule or PANAS at 6 time points: before the walk, halfway during the walk, immediately post-walk, at home before bedtime, 24 hours post-walk, and 48 hours post-walk. Results Controlling for baseline levels of affect before the walk, individuals who walked in nature experienced overall lower levels of negative affect, F (1, 35.039)=4.239, p =.047, compared to those who walked in urban settings. Positive affect did not differ across walk conditions. Limitations The generalizability of results are limited by the small sample size and the presence of more female than male participants. Conclusions Walking in nature might be a useful strategy to improve the affect of adults with MDD. Future research should investigate different ways to integrate the beneficial effects of nature exposure into existing treatment plans for psychiatric outpatients with MDD.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».