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Enregistrement W2912965119 · doi:10.1111/cob.12299

Sustained behaviour change in healthy eating to improve obesity outcomes: It is time to abandon willpower to appreciate wanting

2019· article· en· W2912965119 sur OpenAlexafffundabout
Michael Vallis

Notice bibliographique

RevueClinical Obesity · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesValeant Pharmaceuticals International
Mots-clésOverweightMedicinePsychological interventionDistressEmotional eatingHealthy eatingWeight managementObesityQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Food cravingBehaviour changeClinical psychologyPsychiatryEating behaviorCravingAddictionNursingPhysical therapyPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to report on a nationally representative survey of the experience of Canadian adults regarding food cravings and the impact of these cravings on behaviour and quality of life. A total of 1532 respondents (16% of members of an online panel emailed an invitation and link) completed a nationally distributed survey. Almost two-thirds of the sample reported experiencing cravings, with women being more likely to report cravings than men. Of those with cravings, 83.1% reported moderate or strong cravings. Cravings impacted eating behaviours and quality of life, especially for those with strong cravings. Cravings were associated with being bored, emotional or watching TV. Those who identified themselves as overweight or as trying to lose weight were more likely to have cravings. Of those reporting to be overweight and trying to lose weight few experienced distress because of lack of access to help and rates of interest in being guided by healthcare professionals were low, except in those with strong cravings. These results reinforce the notion that eating behaviour may differ from other behaviours in that there is a strong drive to eat that is difficult to control for many individuals. Behavioural interventions targeting healthy eating should be developed to address this construct of drive to eat, that is, food cravings.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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