Effect of Yoga among Children and Adolescents Diagnosed with Psychiatric Disorders: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression has been expected to be the second-leading cause of disability, followed by autism, attention and hyperactivity disorder, and learning disorder. Yoga therapy has found to be beneficial in managing psychiatric disorders. Aim: The present study undertakes a scoping review of research on yoga therapy in psychiatric disorders among children and adolescents. Methods: Online database was used to identify papers published 2004-2023, from which we selected 11 publications from the United States, Canada, Iran, India, and Australia that used yoga therapy as a primary outcome variable among participants aged 3 years or older. Results: The papers reviewed were randomized controlled trials. All studies examined yoga therapy, but one study used mindfulness-based therapy and used few techniques of yoga therapy. The studies examined the effect of yoga therapy on early childhood and adolescence on various psychiatric symptoms such as stress, inattention, hyperactivity, anxiety, depression, and many more. Conclusion: While the quality of studies is generally high, research on yoga therapy among children and adolescents with psychiatric disorders would benefit from careful selection of methods and reference standards, suitability for yoga therapy, and prospective cohort studies linking early childhood exposures with yoga therapy outcomes throughout childhood and adolescence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».