‘I have been all in, I have been all out and I have been everything in‐between’: A 2‐year longitudinal qualitative study of weight loss maintenance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Qualitative studies investigating weight management experiences are usually cross-sectional or of short duration, which limits understanding of the long-term challenges. METHODS: ) and ongoing support for weight loss maintenance (WLM), to 2 years. Semi-structured interviews were conducted at baseline and programme end, as well as at key intervals during the intervention. Questions examined five theoretical themes: motivation, self-regulation, habits, psychological resources and social/environmental influences. Data were coded and analysed in nvivo (https://qsrinternational.com/nvivo) using the framework method. RESULTS: In total, 64 interviews were completed (median, n = 6 per participant). Mean (SD) weight loss was 15.7 (9.6) kg (14.6% body weight) at 6 months and 9.6 (9.9) kg (8.8% body weight) at 2 years. The prespecified theoretical model offered a useful framework to capture the variability of experiences. Negative aspects of obesity were strong motivations for weight loss and maintenance. Perceiving new routines as sustainable and developing a 'maintenance mindset' was characteristic of 'Maintainers', whereas meeting emotional needs at the expense of WLM goals during periods of stress and negative mood states was reported more often by 'Regainers'. Optimistic beliefs about maintaining weight losses appeared to interfere with barrier identification and coping planning for most participants. CONCLUSIONS: People tended to be very optimistic about WLM without acknowledging barriers and this may undermine longer-term outcomes. The potential for regain remained over time, mainly as a result of emotion-triggered eating to alleviate stress and negative feelings. More active self-regulation during these circumstances may improve WLM, and these situations represent important targets for intervention.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».