Dyslipidemia management in overweight or obese adolescents: A mixed-methods clinical trial of motivational interviewing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lifestyle management for dyslipidemic adolescents often occurs in the context of family-centered care, which necessitates adaptation of counseling strategies. OBJECTIVE: To determine the effectiveness of motivational interviewing for lifestyle behavior change for dyslipidemic adolescents in a dyad with a parent versus alone. METHODS: A total number of 32 adolescents were randomized 1:1 to receive a series of motivational interviewing sessions either together with a parent or alone for a 6-month intervention, with both quantitative and qualitative assessment of outcomes. RESULTS: Both groups were similar at baseline. Following the intervention, there were no significant differences between groups in physical, laboratory, lifestyle or psychosocial measures, except for a reduction in dietary fats/sugars (p = 0.02) and in screen time (p = 0.02) in the alone group. When both groups were combined, significant reductions at 6 months were noted for body mass index (p < 0.001), waist circumference (p < 0.001), total cholesterol (p < 0.001), low-density lipoprotein cholesterol (p < 0.001), triglycerides (p = 0.01), non-high-density lipoprotein cholesterol (p < 0.001), fasting insulin (p = 0.01), and homeostatic model (p = 0.02). Reduced screen time and increased fruit and vegetable intake were also noted for both groups combined. These changes were also reflected in self-efficacy (p = 0.004), self-esteem (p = 0.03), and improvement in quality of life measures. Interview data provided insights into the utility and acceptability of the motivational interviewing intervention. CONCLUSION: Motivational interviewing was an efficient strategy for inspiring healthy lifestyle and physiological changes among adolescents in both groups. Family centered pediatric approaches should consider the autonomy and individual preferences of the adolescent prior to counseling.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».