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Enregistrement W1535129063 · doi:10.6000/2292-2598.2015.03.02.8

Weight Loss Intervention in Young Adults with Severe Learning Disabilities: The Additive Effect of Cognitive Behavioral Treatment (a Pilot Study)

2015· article· en· W1535129063 sur OpenAlexvenueno aff
Nachum Vaisman, Rachel Regev, Lior Katalan, Yael Duani

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PopulationGerontologyCognitionWeight lossIntellectual disabilityPsychologyMedicineObesityClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of obesity is reported to be higher among people with intellectual disabilities compared to the general population. Factors which were suggested to contribute to this increased prevalence include: low adherence to healthy diets, poor level of physical activity, intellectual disabilities and the lack of residential settings supporting independence. This study was designed to evaluate the additive effect of an intervention in the form of cognitive behavioral treatment (CBT) in a multi-strategy weight loss program for young adults with severe learning disabilities living in group residences in the community. The study population included 28 subjects (12 males) who were randomly assigned to one of two groups. Both groups had a weekly meeting with a dietician and were invited to take part in walking groups. One group (intervention group) had on top a weekly session of CBT. The results of our study indicate that adding a CBT component to a conventional program aiming at improved nutritional understanding (prudent diet, physical activity) of subjects with LD may improve the success for change in life habits, yet, in our study this effect was noticeable only on follow up few months after study termination. Neither group differences at baseline nor differences in the scoring for the locus of control questionnaire at baseline could predict this outcome. This delayed impact warrants further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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