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Enregistrement W1755537372 · doi:10.1186/s40337-015-0066-y

International training programs on eating disorders for professionals, caregivers, and the general public: A scoping review

2015· review· en· W1755537372 sur OpenAlexafffund
Myra Piat, Alexis Pearson, Judith Sabetti, Howard Steiger, Mimi Israël, Shalini Lal

Notice bibliographique

RevueJournal of Eating Disorders · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraining (meteorology)Eating disordersMedical educationPsychologyMedicineNursingClinical psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review identified and synthesized published training programs on eating disorders (ED) (anorexia nervosa or bulimia nervosa) for professionals, natural supporters of people with ED, or the public. A scoping review using the Arksey and O'Malley (2005) framework was conducted. Four data bases were searched, for all years, and manual searches from three additional sources were also conducted. Experts on ED were consulted for validation of the identified studies. A narrative synthesis was performed. A total of 20 evaluation studies from five countries were identified, and reviewed in relation to 14 ED training programs. Characteristics of the training programs, and study characteristics, were highly diverse, as shown on Table 1 which compiles results from the charted data. Evaluations were equally divided between training for healthcare and education professionals (9), and training for families or other carers of people with ED (10). One study evaluated ED training for the general public. We found that training orientation varies with the interests and needs of different trainee groups. While most studies assessed trainee outcomes, future research needs to give greater consideration to patient perspectives, and to the relationship between training and evaluation approaches, improved knowledge, and better care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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