Impact of cognitive-behavioral interventions on weight loss and psychological outcomes: A meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effects of cognitive-behavioral therapy weight loss (CBTWL) interventions on weight loss, psychological outcomes (eating behaviors [cognitive restraint, emotional/binge eating], and depressive/anxiety symptoms) in adults with overweight or obesity. METHODS: To be included, studies had to (a) be randomized controlled clinical trials of a CBTWL intervention versus a comparison intervention; (b) include weight loss and psychological outcomes; and (c) include patients who were at least overweight to obese. This review follows the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Statement (Moher, Liberati, Tetzlaff, & Altman & the PRISMA Group, 2009). RESULTS: Twelve studies (6,805 participants) were included. The average weight loss difference between arms was -1.70 kg (95% confidence interval [CI]: -2.52 to -0.86, I2 = 1%) in favor of CBTWL. The standardized mean difference on cognitive restraint was 0.72 (95% CI: 0.33 to 1.09; I2 = 81%) and -0.32 (95% CI: -0.49 to -0.16; I2 = 0%) for emotional eating in favor of CBTWL. The reduction in depressive symptoms was not statistically different between the groups (-0.10 [95% CI: 0.21 to 0.02], I2 = 36%). Meta-analyses were not possible for anxiety and binge eating. CONCLUSIONS: In addition to weight loss, current evidence suggests that CBTWL is an efficacious therapy for increasing cognitive restraint and reducing emotional eating. However, CBTWL does not seem to be superior to other interventions for decreasing depressive symptoms. Future studies should focus on understanding how psychological factors impact weight loss and management. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».