The <scp>CHANGE</scp> Program: Comparing an Interactive versus Prescriptive Obesity Intervention on University Students' Self‐Esteem and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies incorporating Motivational Interviewing administered via Co-Active Life Coaching tools (MI-via-CALC) have elicited positive results among adults with obesity. However, there is a paucity of this research that includes sufficient power and a comparison group. This study's purpose was to compare MI-via-CALC with a validated obesity intervention among university students. METHODS: Participants (n = 45) were randomised to either a telephone-based 12-week: (a) MI-via-CALC program whereby a certified coach worked with subjects to achieve goals through dialogue; or (b) lifestyle modification treatment following the LEARN Program for Weight Management. Participants completed the Rosenberg Self-Esteem Scale and Short Form Functional Health Status Scale (SF-36) at baseline, mid-, and post-treatment, and 3 and 6 months following the program. RESULTS: Analyses revealed that both conditions elicited significant time effects between baseline and 6 months for self-esteem and all dimensions of the SF-36 (e.g. overall health). CONCLUSIONS: MI-via-CALC compares favorably with LEARN as an obesity treatment. Given that self-esteem and quality of life are essential for promoting behavior change among individuals with obesity, this study offers unique insights into their change processes. Future research should provide both treatments and allow participants to choose based on their personal preferences, learning styles, and needs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».