The Impact of Ashtanga Yoga Training on Melatonin Hormone in Fibromyalgia Patients
Notice bibliographique
Résumé
The Ashtanga Yoga program was applied for a period of (3) months, totaling (12) weeks and (24) training units. Measurements for the psychosomatic disorders scale (under investigation) were conducted after completing the application of the proposed program using Ashtanga Yoga exercises. The proposed Ashtanga Yoga training program led to an improvement in melatonin hormone levels, pain intensity, and the number of sleep hours in patients with fibromyalgia, in favor of the post-test measurements. Upon comparing and discussing the measurements, the following results were reached: • The proposed Ashtanga Yoga training program led to an improvement in pain intensity, with an improvement rate of (-35.50%) for the research sample. • The proposed Ashtanga Yoga training program led to a reduction in the number of body pain points, with an improvement rate of (-36.20%) for the research sample. • The proposed Ashtanga Yoga training program led to an improvement and increase in the number of sleep hours, with an improvement rate of (32.21%) for the research sample. Research Recommendations: In light of the obtained results, we recommend the following: • Utilizing the Ashtanga Yoga training program designed by the researcher on different variables and samples in the sports field and various other fields and activities. • Referring to the proposed program involving the use of Ashtanga Yoga exercises due to their positive impact on improving and increasing melatonin concentration levels, reducing pain intensity, reducing the number of pain points, and increasing sleep hours for women with fibromyalgia in hospitals, medical centers, and private clinics. • The necessity of practicing regulated physical activities in general to mitigate the symptoms of fibromyalgia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».