The neuromuscular basis of functional impairment in schizophrenia: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Patients with schizophrenia exhibit functional impairments in their locomotory tasks, which decreases their quality of life. Due to the limited current research, the neuromuscular mechanisms behind the functional impairments in patients is not fully understood. Thus, this review aims to summarize the neuromuscular mechanisms that underlie these deficits in daily functioning. These deficits are speculated to stem from abnormalities at various levels from neurons through to the skeletal muscles. The neurological abnormalities are exhibited as lower motor neuron dysfunction whereas the skeletal muscle pathology is shown as increased muscle fibre (type 1 and type 2) atrophy, reduction in maximal force generation, and increased strength loss per decade. Although antipsychotics effectively reduce positive symptoms, functional impairments remain unresolved. Both endurance and resistance training have shown potential benefits in alleviating deficits in daily functioning by increasing muscular strength, increasing fat-free mass, and preserving neuromuscular properties from degradation. In summary, the review elucidates various possible mechanisms for the onset of functional impairment experienced by patients with schizophrenia and highlights the potential utility of endurance and resistance training to alleviate these deficits in daily functioning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».