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Enregistrement W2127281373 · doi:10.1093/jpepsy/jst023

Motivational Interviewing to Enhance Self-Efficacy and Promote Weight Loss in Overweight and Obese Adolescents: A Randomized Controlled Trial

2013· article· en· W2127281373 sur OpenAlexafffund
Bryan Walpole, Elizabeth Dettmer, B. A. Morrongiello, Brian W. McCrindle, Jill Hamilton

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of GuelphUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMotivational interviewingOverweightRandomized controlled trialBody mass indexSelf-efficacyPhysical therapyMedicineWeight lossAnthropometryObesityIntervention (counseling)Clinical psychologyPsychologyPsychiatryInternal medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of Motivational Interviewing (MI) as an intervention for promoting self-efficacy and weight loss in a sample of overweight and obese youth. METHODS: /Design 40 participants (aged 10-18 years) were randomly assigned to control (social skills training) or treatment (MI) group. Both groups received individual therapy (~30 min/month) in addition to usual care of diet/exercise counseling. Pre- and post- (at 6 months follow-up) variables included measures of self-efficacy and anthropometrics. RESULTS: Although significant between-group differences were not found, individuals in the MI group attended more sessions. Overall, participants in both groups showed significant increases in self-efficacy and a trend of decreased body mass index z-scores. CONCLUSIONS: Health benefits from participation in individual therapy may have been accrued; however, specific benefits attributable to MI were limited. Findings suggest that more than one type of counseling intervention (i.e., MI and social skills training) may be beneficial when providing integrative treatment for obese youth.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations101
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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