Nature-based interventions for physical health conditions: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based interventions (NBIs) are activities, strategies, or programs taking place in natural settings, such as exercising in greenspaces, to improve the health and well-being of people by integrating the benefits of nature exposure with healthy behaviours. Current reviews on NBIs do not report the effects on different groups of physical health conditions. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to identify and synthesize the evidence of the effect of NBIs on physical health outcomes and biomarkers of physical health conditions. Overall, 20,201 studies were identified through searching MEDLINE, Embase, CINAHL, SPORTDiscus, and CENTRAL databases up to June 7, 2024. Inclusion criteria were: 1) randomized controlled intervention studies; 2) population with a physical health condition; 3) NBIs vs. different intervention or no intervention; and 4) measuring physical health outcomes and/or biomarkers. Twenty-six studies were included in the review, 15 of which contributed to the meta-analysis. Compared to control groups, NBIs groups showed significant improvements in: diastolic blood pressure (MD -3.73 mmHg [-7.46 to −0.00], I2 = 62%) and heart rate (MD -7.44 bpm [-14.81 to −0.06], I2 = 0%) for cardiovascular conditions, fatigue (SMD -0.50 [-0.82 to −0.18], I2 = 16%) for central nervous system conditions, and body fat percentage (MD -3.61% [-5.05 to −2.17], I2 = 0%) for endocrine conditions. High effect heterogeneity was found in several analyses and the included studies had moderate-to-high risk of bias (RoB). The non-significant outcomes showed a direction of effect in favour of NBI groups for cardiovascular, central nervous system, endocrine, musculoskeletal, and respiratory conditions. This review found some beneficial effects in favour of NBIs for health outcomes in at least three condition groups though RoB and inconsistent effects limited some interpretations. NBIs are promising therapies that healthcare professionals can consider integrating into clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».