The influence of physical activity on cognitive functions in patients suffering from schizophrenia
Bibliographic record
Abstract
Powszechnie wiadomo, że aktywność fizyczna jest istotnym elementem wpływającym na zdrowie.W ostatnim czasie prowadzone są badania nad oceną wpływu aktywności fizycznej na zaburzenia psychiczne, ich podłoże neurobiologiczne, a także na funkcje kognitywne.Liczne badania wskazują na pozytywny wpływ treningu fizycznego na poprawę funkcji poznawczych.Dotychczas przeprowadzone badania na temat wpływu aktywności fizycznej na funkcjonowanie psychiczne dotyczyło przede wszystkim zaburzeń afektywnych.Znacznie mniej publikacji dotyczyło badań nad pacjentami cierpiącymi na schizofrenię.Schizofrenia jest chorobą psychiczną o złożonej patogenezie dotykającą ok.1% populacji.Do głównych objawów schizofrenii zalicza się zaburzenia funkcji poznawczych, których leczenie farmakologiczne nie jest satysfakcjonujące.Na podstawie dostępnych wyników badań w niniejszej pracy podjęto próbę wykazania zależności pomiędzy treningiem fizycznym w grupie pacjentów z rozpoznaną schizofrenią a poprawą funkcji poznawczych.Okazuje się, że trening fizyczny o określonej intensywności, szczególnie w połączeniu z treningiem poznawczym może być ważną strategią terapeutyczną, wspomagającą leczenie standardowe.Dalszych badań wymaga dokładne określenie rodzaju, czasu trwania i intensywności treningu.Wiele badań wskazuje, że trening fizyczny jako uzupełniająca metoda leczenia wpływa pozytywnie nie tylko na funkcje poznawcze, lcze także na objawy kliniczne choroby i całościowe funkcjonowanie pacjentów chorych na schizofrenię.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".