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Enregistrement W2607111727 · doi:10.1080/17482631.2017.1306421

“It is not the diet; it is the mental part we need help with.” A multilevel analysis of psychological, emotional, and social well-being in obesity

2017· article· en· W2607111727 sur OpenAlexaff
Kathryn Rand, Michael Vallis, Megan Aston, Sheri Price, Helena Piccinini‐Vallis, Laurene Rehman, Sara Kirk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Studies on Health and Well-Being · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyThematic analysisShameBlameSocial supportSocial psychologyWeight managementStigma (botany)Well-beingCoping (psychology)Qualitative researchObesityClinical psychologyMedicinePsychiatrySociologyPsychotherapistWeight loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, we explored the psychological, emotional, and social experiences of individuals living with obesity, and perceptions of health care providers. We conducted a theoretical thematic analysis using two theoretical frameworks applied to transcripts from a previous qualitative study. Themes from a mental well-being framework were subsequently categorized under five environmental levels of the Social-Ecological Model (SEM). Key mental well-being themes appeared across all levels of the SEM, except the policy level. For the individual environment, one main theme was food as a coping mechanism and source of emotional distress. In the interpersonal environment, two themes were (a) blame and shame by family members and friends because of their weight and (b) condemnation and lack of support from health professionals. In the organizational environment, one main theme was inadequate support for mental well-being issues in obesity management programmes. In the community environment, one major theme the negative mental well-being impact of the social stigma of obesity. An overarching theme of weight stigma and bias further shaped the predominant themes in each level of the SEM. Addressing weight stigma and bias, and promoting positive mental well-being are two important areas of focus for supportive management of individuals living with obesity.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations108
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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