Effect of low-intensity group exercises (Neuro walks) on mood and general wellbeing for service users with Complex Brain Injury at the Inpatient Rehabilitation Centre
Notice bibliographique
Résumé
Purpose and relevance:The purpose of this project was to evaluate the effectiveness of the initiative (Group Exercises-Neuro Walks) on mood and general wellbeing among Neuropsychiatry inpatients with complex brain injury. The benefits of exercise post-ABI are substantial; however, most ABI survivors do not participate in the minimum recommended amount (Reavenall & Blake, 2010). Methodology:Neuro Walks – group exercises were introduced on three inpatient wards. This project used a quantitative method. Changes in mood were measured by comparing self-reported data on the Ottawa Mood Scale prior to and post each Neuro Walk session. Changes in participants’ general wellbeing were measured by comparing session attendance and amount of leave before and after. Results and conclusion:The repeated measures ANOVA revealed a significant main effect of exercise on mood scores. The paired sample t-test revealed a significant increase in session attendance and the amount of patient leave. The findings suggest that engaging in low-intensity group exercise leads to immediate improvements in mood, increased session attendance, and patient leave off the ward. This is consistent with previous research (Saunders et al., 2014; Norris et al., 2013). Limitations of the project included the lack of a control group and the use of self-report measures for assessing mood. Future research could explore the long-term effects of exercise on mood and investigate potential moderators of the exercise-mood relationship.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».