The Efficacy of Motivational Interviewing and Adapted Motivational Interviewing as an Eating Disorder Intervention: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
In any given year, approximately 25 million Canadians aged 15 years and older are at risk for developing an eating disorder (ED). Eating disorders (EDs) have the highest mortality rate among all mental disorders and patients have been found to be ambivalent to change. Thus, recent attention has been given to interventions focusing on enhancing patients’ readiness to change. To that end, the two-fold purpose of this scoping review was to: (1) ascertain if MI and/or adapted MI improved ED patients’ readiness to change, and (2) examine the effectiveness of MI and adapted MI on improving eating pathology. Ten studies were included in this review based on the inclusion criteria. Seven studies reported MI and adapted MI increased readiness to change from pre- to post-treatment and/or follow-up. Of these studies, five only found increases in readiness to change in the treatment group. In opposition to the other findings, Treasure et al. reported a significant increase in readiness to change in both groups, with this increase being greater in the comparison group. Three studies found non-significant changes in readiness to change; Weiss et al. reported no changes in either treatment or control group while two other studies found non-significant changes in readiness to change in both groups. Accordingly, there is potential for MI to be a successful intervention for ED patients’; however, more research is needed to develop a stronger evidence base.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».