Physical Activity as a Clinical Tool against Depression: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Depression is a major public health issue in numerous countries, with around 300 million people worldwide suffering from it. Typically, depressed patients are treated with antidepressants or psychological therapy or a combination of both. However, there are some limitations associated with these therapies and as a result, over the past decades a number of alternative or complementary therapies have been developed. Exercise is one such option that is supported by published extensive basic and clinical research data. The aim of this review was to examine the beneficial effects of exercise in depression. Physical activity and exercise have been shown to be effective in treating mild-to-moderate depression and in reducing mortality and symptoms of major depression. However, physical activity and exercise are still underused in clinical practice. This review attempts to propose a framework to help clinicians in their decision-making process, how to incorporate physical activity in their toolkit of potential therapeutic responses for depressed patients. We first summarize the interactions between depression and physical activities, with a particular focus on the potential antidepressant physiological effects of physical activity. We then identify some of the barriers blocking physical activity from being used to fight depression. Finally, we present several perspectives and ideas that can help in optimizing mitigation strategies to challenge these barriers, including actions on physical activity representations, ways to increase the accessibility of physical activity, and the potential of technology to help both clinicians and patients.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».