Psychological Impact of a “Health-at-Every-Size” Intervention on Weight-Preoccupied Overweight/Obese Women
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to assess the impact of a "Health-at-every-size" (HAES) intervention on psychological variables and body weight the weight-preoccupied overweight/obese women. Those women were randomized into three groups (1) HAES, (2) social support (SS), (3) waiting-list (WL), and were tested at baseline, post-treatment and six-month and one-year follow-ups. All participants presented significant psychological improvement no matter if they received the HAES intervention or not. However, even if during the intervention, the three groups showed improvements, during the follow up, the HAES group continued to improve while the other groups did not, even sometimes experiencing some deterioration. Furthermore, in the HAES group only, participant's weight maintenance 12 months after the intervention was related to their psychological improvement (quality of life, body dissatisfaction, and binge eating) during the intervention. Thus, even if, in the short-term, our study did not show distinctive effects of the HAES intervention compared to SS and WL on all variables, in the long-term, HAES group seemed to present a different trajectory as psychological variables and body weight are maintained or continue to improve, which was not the case in other groups. These differential long-term effects still need to be documented and further empirically demonstrated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».