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Enregistrement W2070836248 · doi:10.1037/1040-3590.20.1.63

Assessing readiness for change in adolescents with eating disorders.

2008· article· en· W2070836248 sur OpenAlexafffund
Josie Geller, Krista E. Brown, Shannon L. Zaitsoff, Rosanne Menna, Mollie E. Bates, Erin C. Dunn

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of WindsorSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPsychologyEating disordersClinical psychologyMotivational interviewingPopulationDiscriminant validityInternal consistencyPsychometricsPsychiatryIntervention (counseling)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Readiness and Motivation Interview (RMI) is a semistructured interview measure of readiness and motivation to change that can be used for all eating disorder diagnoses. The RMI has demonstrated excellent psychometric properties and has both clinical and predictive utility in adult samples. This study examined the psychometric properties of the RMI in a younger population, namely, 12- to 18-year-old girls with eating disorders. Study participants (N = 65) completed the RMI and measures of convergent, discriminant, and criterion validity. Adolescents with eating disorders were able to conceptualize and articulate their readiness for change and to report the extent to which change efforts were for themselves versus for others. RMI readiness profiles across eating disorder symptom domains in adolescents were comparable to those in adults, with higher reported readiness to change binge eating than to change dietary restriction or compensatory strategies. Differences in internal consistency between adult and adolescent samples are discussed. Interviewing adolescents early in treatment about readiness may assist clinicians in forming an alliance with this difficult-to-engage population, while also providing valuable information for treatment planning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations55
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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