Benefits of meditation and breathing exercises in vision loss patients
Notice bibliographique
Résumé
Vision impairment could have debilitating effects on patients’ mental, physical, and emotional health. Our study aims to understand the role of meditation and breathing exercises in the management of vision loss and its effects on patient’s disease progression. This study is designed as a systematic review and meta-analysis. Eligible studies were retrieved from MEDLINE, EMBASE, and CINAHL databases and gray literature. Covidence software was used to conduct the systematic review. Duplicate records were removed, and two independent reviewers screened records for relevance. After the screening, a risk-of-bias assessment was carried out. Data were extracted, and a meta-analysis was performed using STATA 14.0. Fixed-effect and random-effect models were computed based on heterogeneity. Our results indicate that meditation and breathing exercises significantly reduce intraocular pressure (IOP) (ES = −1.76, 95% CI = [−2.69, −0.83]) in glaucoma patients, mean deviation of Humphrey visual field testing (ES = −0.20, 95% CI = [−0.37, −0.03]), and biomarkers such as cortisol (ES = −0.73, 95% CI = [−0.25, −2.22]) and reactive oxygen species (ES = −2.45, 95% CI = [−4.20, −0.71]). In addition, our results demonstrated significant increases in beta-endorphins (ES = 28.60, 95% CI = [25.61, 31.59]) following breathing and meditation exercises. Furthermore, our study demonstrated that these exercises were associated with non-significant decreases in inflammatory markers, such as interleukin-6 levels (ES = −1.25, 95% CI = [−2.75, −0.24]), retinal nerve layer fiber thickness (ES = −0.20, 95% CI = [−0.53, −0.14]), and non-significant increase in brain-derived neurotrophic factor (ES = 28.24, 95% CI = [−25.24, 81.71]). Our systematic review also found improvements in quality of life, physical fitness, and mood for vision loss patients. Meditation and breathing exercises offer a range of benefits to patients with vision loss, including improvements in IOP, biomarkers, quality of life, physical fitness, and mood. Further research is needed to better understand the mechanisms underlying their effects and the means to apply them in practice.
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».