Impact of a Holistic Health Intervention on the Well-Being of Elderly Thais
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mental stress is a major risk factor of metabolic diseases and impairs quality of life in the elderly. The goal of this study was to investigate whether a mindfulness-based intervention can improve health parameters and reduce stress-related hormones in elderly Thais. METHODS: A total of 192 participants were recruited from urban (n = 96) and rural areas (n = 96) in central region of Thailand. Creative visual art relaxation and meditative movement exemplified by Dao De Xin Xi exercise were introduced as monthly workshops and individual participants were encouraged to practice regularly for three months. General health status, levels of blood pressure (BP), fasting blood sugar (FBS), cortisol and dehydroepiandrosteone (DHEA) were evaluated before and after completing the intervention. RESULTS: This mindfulness-based intervention was effective as assessed by several biological health parameters. However, the degree of effectiveness differed between participants in urban and rural groups. In urban group, BPs were significantly reduced in hypertension and pre-hypertension subgroups of participants, and levels of DHEA in low DHEA participants were significantly increased after the intervention. In contrast, FBS levels in diabetic and pre-diabetic participants in the rural group, but not in the urban group, were significantly decreased after the intervention. We found a trend toward improvement of cortisol levels in both groups. However, the levels of glycated hemoglobin in either group remained unchanged. CONCLUSION: This mindfulness-based intervention to elderly people improved health parameters related to metabolic diseases. Therefore, applying the intervention in primary healthcare may help promote the well-being in elderly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».