Review: interactive, multisession, and targeted programmes most effective in preventing eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
Stice E, Shaw H. Eating disorder prevention programs: a meta-analytic review. Psychol Bull 2004;130:206–27.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q What are the effects of eating disorder prevention programmes, and which features are associated with the most effective outcomes? ### ![Graphic][5]</img>Design: Systematic review with meta-analysis. ### ![Graphic][6]</img>Data sources: PsycINFO, MEDLINE, CINAHL, and Dissertation Abstracts International searched 1980 to April 2003. Hand searches of key journals and bibliographies plus contact with experts for unpublished studies. ### ![Graphic][7]</img>Study selection and analysis: Eligible studies were randomised trials comparing eating disorder prevention programmes (designed to control eating pathology risk factors and current eating pathology) with minimal intervention, assessment only, placebo, or wait list controls. Only studies quantifying change in outcomes between intervention and control groups were included. Effect sizes were calculated for outcomes included in at least 10 trials. Where data were sufficient, and heterogeneity of effect sizes was significant, the following moderators of effect sizes were examined: selective programmes … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DPsychological%2Bbulletin%26rft.stitle%253DPsychol%2BBull%26rft.aulast%253DStice%26rft.auinit1%253DE.%26rft.volume%253D130%26rft.issue%253D2%26rft.spage%253D206%26rft.epage%253D227%26rft.atitle%253DEating%2Bdisorder%2Bprevention%2Bprograms%253A%2Ba%2Bmeta-analytic%2Breview.%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1037%252F0033-2909.130.2.206%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F14979770%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1037/0033-2909.130.2.206&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=14979770&link_type=MED&atom=%2Febmental%2F7%2F3%2F78.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000189106900002&link_type=ISI [5]: /embed/inline-graphic-1.gif [6]: /embed/inline-graphic-2.gif [7]: /embed/inline-graphic-3.gif
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».