Motivational interviewing to improve weight loss in overweight and/or obese patients: a systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Motivational interviewing, a directive, patient-centred counselling approach focused on exploring and resolving ambivalence, has emerged as an effective therapeutic approach within the addictions field. However, the effectiveness of motivational interviewing in weight-loss interventions is unclear. Electronic databases were systematically searched for randomized controlled trials evaluating behaviour change interventions using motivational interviewing in overweight or obese adults. Standardized mean difference (SMD) for change in body mass, reported as either body mass index (BMI; kg m(-2) ) or body weight (kg), was the primary outcome, with weighted mean difference (WMD) for change in body weight and BMI as secondary outcomes. The search strategy yielded 3540 citations and of the 101 potentially relevant studies, 12 met the inclusion criteria and 11 were included for meta-analysis. Motivational interviewing was associated with a greater reduction in body mass compared to controls (SMD = -0.51 [95% CI -1.04, 0.01]). There was a significant reduction in body weight (kg) for those in the intervention group compared with those in the control group (WMD = -1.47 kg [95% CI -2.05, -0.88]). For the BMI outcome, the WMD was -0.25 kg m(-2) (95% CI -0.50, 0.01). Motivational interviewing appears to enhance weight loss in overweight and obese patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».