Effects of practicing yoga on alexisomia: an open-label trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alexisomia refers to difficulties in the awareness and expression of somatic feelings. This idea was proposed by Dr. Yujiro Ikemi as a characteristic observed in patients with psychosomatic diseases and is based on his observations that patients with psychosomatic diseases have difficulty in the awareness and expression of not only their emotions, i.e., alexithymia, but also somatic feelings and sensations, i.e., alexisomia. He also proposed that treating alexisomia is important in the treatment of psychosomatic diseases and that yoga might help improve alexisomia. However, no study has investigated if yoga actually affects alexisomia. This open-label pilot study investigated whether practicing yoga in a class results in change in patients with alexisomia and alexithymia. METHODS: The Shitsu-taikan-sho Scale (STSS) and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) were administered to 305 participants, including 64 healthy participants, 111 participants who had subjective symptoms without abnormal findings, and 130 participants with chronic diseases. Participants were tested before and 3 months after attending yoga classes. RESULTS: Yoga practice reduced the STSS and the TAS-20 difficulty in identifying feelings (DIF) subscale scores. Multiple linear regression indicated that a reduction in the TAS-20 DIF subscale scores predicted a decrease in the STSS score, whereas reductions in the STSS difficulty in identifying bodily feelings (DIB) and the lack of health management based on bodily feelings (LHM) subscale scores predicted a decrease in the TAS-20 scores. CONCLUSION: We found that regular yoga practice improves alexisomia. Yoga-induced improvement of alexisomia may be mediated, at least in part, by an improvement of DIF in alexithymia. Yoga would be a promising therapeutic approach to improve alexisomia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle