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Enregistrement W4210926952 · doi:10.3389/fcvm.2021.753117

Effects of Aerobic, Resistance, and Combined Exercise Training on Psychiatric Symptom Severity and Related Health Measures in Adults Living With Schizophrenia: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4210926952 sur OpenAlexafffund
Shannon S. D. Bredin, Kai Kaufman, Maddison I. Chow, Donna J. Lang, Nana Wu, David D. Kim, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacsCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaProvincial Health Services AuthorityMichael Smith Health Research BC
Mots-clésAerobic exerciseCINAHLPositive and Negative Syndrome ScaleSchizophrenia (object-oriented programming)Meta-analysisMedicineMEDLINEPhysical fitnessStrictly standardized mean differencePhysical therapyPsychiatryClinical psychologyInternal medicinePsychosisPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has demonstrated the efficacy, effectiveness, and safety of exercise training in persons living with schizophrenia. However, the optimal exercise training program remains unclear. The aim of this paper was to conduct a systematic review and meta-analysis of the effects of aerobic, resistance, and combined aerobic and resistance training on health-related physical fitness and positive and negative symptoms in persons living with schizophrenia. Six electronic databases were searched systematically from their inception to December 2020 [MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), Web of Science, SPORTDiscus, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL)] to identify literature examining the effects of exercise training on psychiatric symptoms and health-related physical fitness indicators in persons living with schizophrenia. A total of 22 studies ( n = 913) were included in this review, and 12 studies ( n = 554) included within the meta-analysis reported the effects of exercise training (aerobic, resistance, and combined aerobic and resistance) in persons living with schizophrenia. Aerobic training had a significant decrease on Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) negative scores (ES −2.28, 95% CI −3.57 to −1.00; p = 0.0005) and PANSS general scores (ES −2.51, 95% CI −3.47 to −1.55; p < 0.00001). Resistance training did not lead to significant effects on PANSS total scores. Combined aerobic and resistance training did not lead to significant changes in body mass index, PANSS positive scores, or PANSS total scores. However, grouping together the results from all exercise training modalities (including aerobic training, resistance training, and combined aerobic and resistance training) revealed significant effects on body mass index (ES 1.86, 95% CI 0.84 to 2.88; p = 0.0003), maximal/peak oxygen consumption (ES 2.54, 95% CI 1.47 to 3.62; p = < 0.00001), body weight (ES 6.58, 95% CI 2.94 to 10.22; p = 0.0004), PANSS negative scores (ES −1.90, 95% CI −2.70 to −1.10; p < 0.00001), and Scale for the Assessment of Negative Symptoms (SANS) total (ES −14.90, 95% CI −22.07 to −7.74; p < 0.0001). Collectively, these findings support the importance of exercise participation (aerobic and resistance training) in persons living with schizophrenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,030
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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