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Enregistrement W3014178043 · doi:10.5430/jnep.v10n7p18

Effect of the nutritional stabilization program “ESNUT” on body composition, stages of change and self-perception of body image in university students

2020· article· en· W3014178043 sur OpenAlexvenueno aff
Jazmín García-Navarro Karen, Josefina Gallegos-Martínez, Jaime Reyes‐Hernández

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Autónoma de San Luis Potosí
Mots-clésTranstheoretical modelPerceptionPsychological interventionPsychologyConcordanceIntervention (counseling)Descriptive statisticsTest (biology)Behavior changeGerontologyMedicinePhysical therapySocial psychologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Adolescents have changes in diet when entering university (leaving out and irregularity in mealtimes, low intake of fruits and vegetables and high intake of junk food and sugary drinks), often body self-perception does not match the actual body composition leading young people to unhealthy practices. Nutritional educational interventions have been successful based on the Transtheoretical Model of Change. To assess the effectiveness of the educational intervention for Nutritional Stabilization “ESNUT” (name in Spanish) in body composition, stages of change, body self-perception and the concordance level with BMI of students newly admitted to a university before and in post-intervention follow-ups.Methods: Quasi-experimental study with control group in students from 17 to 21 years newly admitted to a university who agreed to participate in the study. Independent variable: Educational intervention Nutrition Stabilization Model “ESNUT” and dependent variables: body self-perception, body composition, BMI. Instruments: SECA 274 digital stadiometer, InBody 230 Bioimpedanciometer, body silhouettes test and change assessment scale of the University of Rhode Island (URICA). Analysis. Descriptive statistics, student’s t (comparison of means) and Pearson's r (correlation) with support from the statistical program SPSS version 18.Results: About 50% of the experimental group showed normal nutritional status according to the Real BMI but only 17% according to the fat mass percentage in the third month of follow-up was 50%. A discrepancy was observed with the Perceived BMI, 67% had a self-perception of normal weight. In the experimental precontemplation group, at basal near 50%, it finally reduced 20% and placed in preparation/action.Conclusions: The effectiveness of the “ESNUT” intervention was observed in the experimental group through body composition with a reduction in the percentage of fat mass, therefore Overweight/Obesity. Self-perception of body image in its correlated Perceived Body Mass Index (BMI) versus Real BMI increased their level of concord. The transition from pre-contemplation to contemplation was observed in the stages of change, as well as from this towards preparation/action. The control group made little progress due to relapse to predecessor stages and revealed itself in an increase in the percentage of body fat. Both the experimental and control groups tended to underestimate the perceived BMI versus the actual BMI. Clinical importance: Identifying the stage of change allows feedback in the support of the change and motivates the participants according to the stage in which they are.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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