The impact of exercise interventions on the network structure of psychotic symptoms: analysis from two clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Background and hypothesis In people with psychotic disorders, exercise interventions are known to improve psychotic symptoms, however, the mechanisms underlying these effects are unclear. In the network approach, mental disorders are conceptualized as complex systems of interacting symptoms. In this context, exercise interventions could modify the dynamic of psychotic symptoms within the network. Using data from two independent clinical trials using exercise, the aim was to investigate the impact of exercise interventions on network connectivity, then compare the network structure pre and post intervention. Study designCombined data from two clinical trials on exercise with a total of 106 participants with a diagnostic of psychotic disorder were included. The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) was used to assess symptoms severity using semi-structured interviews. Networks before and after PE were performed. Study results At baseline, the PANSS network was densely connected with several strong positive con-nections between the symptoms with negative symptoms being the most central. After exercise, the network was less dense and less connected, and the connections were dif-ferent. When the networks before and after exercise were compared, they were signifi-cantly different in terms of structure, but not global strength. Conclusion This study is the first to show that exercise seems to favor a disconnection between psychotic symptoms, and could modify the network structure, providing a first mechanism of action which would require more investigation.
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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 | 0,023 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».