Amélioration de la santé cardiovasculaire par l’exercice physique chez les individus atteints de schizophrénie : un guide de pratique
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs facteurs augmentent le risque de maladie cardiovasculaire (MCV) chez les individus atteints de schizophrénie dont la génétique, le traitement antipsychotique, le tabagisme, la mauvaise nutrition et l’inactivité physique. Plusieurs protocoles d’évaluation ont été élaborés mais peu définissent de manière précise la stratégie de prise en charge optimale pour réduire le risque de MCV dans cette population. Parmi les interventions étudiées, l’exercice physique est une stratégie de choix car, en plus d’améliorer les paramètres et facteurs de risque cardiométabolique (tour de taille, triglycéridémie, glycémie, tension artérielle), il améliore la capacité cardiorespiratoire (VO2 max), facteur de risque indépendant de MCV. Déterminer l’impact de l’exercice physique sur les facteurs de risque cardiovasculaire chez les individus atteints de troubles psychotiques et préciser le type d’exercice le plus efficace à ces fins. En fonction des résultats mis en évidence, suggérer un programme novateur d’exercice physique ciblant le risque de MCV qui pourrait être utilisé avec cette population. Revue de littérature systématique sur l’activité physique supervisée en monothérapie chez des individus atteints de trouble psychotique à partir des banques de données électroniques Medline, PubMed, Embase et PsycINFO et par recherche manuelle. L’entrainement aérobie, plus particulièrement l’entrainement par intervalle (EPI) à haute intensité, permet de cibler de manière optimale les facteurs de risque de MCV. Par conséquent, un protocole d’implantation de ce type d’exercice chez les patients psychotiques ainsi qu’un protocole d’évaluation de la condition cardiométabolique est suggéré. Des pistes de solution face à certains obstacles et limites à la mise en place de tels programmes dans cette population sont également discutées. L’applicabilité d’un programme d’EPI dans cette population sera à confirmer par des recherches futures.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".