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Enregistrement W4224036526 · doi:10.1093/crocol/otac014

Yoga in Patients With Inflammatory Bowel Disease: A Narrative Review

2022· review· en· W4224036526 sur OpenAlexaff
Sandeep Kaur, Adrijana D’Silva, Abdel Aziz Shaheen, Maitreyi Raman

Notice bibliographique

RevueCrohn s & Colitis 360 · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)PsychosocialAnxietyPsychological interventionRandomized controlled trialInflammatory bowel diseaseDepression (economics)Physical therapyIntervention (counseling)DiseaseAlternative medicineIrritable bowel syndromeCrohn's diseaseClinical trialIntensive care medicinePsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite advancements in the treatment of inflammatory bowel disease (IBD), the global prevalence of IBD is increasing. Patients with IBD often experience a high psychosocial burden, worsening their IBD symptoms and increasing relapse, hospitalization rates, and healthcare costs, which impairs their quality of life (QoL). Evidence suggests that mind-body intervention in many chronic illnesses is effective in improving symptoms and QoL. Yoga is the most frequently used mind-body practice globally. Meta-analyses of randomized clinical trials and prospective studies have highlighted that yoga improves symptoms and QoL of patients with IBD; however, recommendations about indications for yoga as well as dose and frequency of yoga are lacking. The present narrative review aims to describe the available evidence regarding the effects of yoga on common patient-reported outcome measures in IBD, including depression, anxiety, stress, and QoL. Physicians can hence promote yoga interventions in their discussions with patients to help control these IBD-related outcome measures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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