Feasibility of a<scp>virtually delivered</scp>eating disorder prevention program for young females with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to develop a virtual diabetes-specific version of the eating disorder (ED) prevention program the Body Project, and to assess feasibility and preliminary efficacy of this program for young females with type 1 diabetes. METHOD: Young females with type 1 diabetes aged 16-35 years were invited to participate in the study. A total of 35 participants were allocated to five Diabetes Body Project groups (six meetings over 6 weeks) and completed pretest assessments; 26 participants completed all sessions and posttest assessments (<7 days after last meeting). Primary measures included ED risk factors and symptoms, and secondary outcomes included diabetes-specific constructs previously found to be associated with ED psychopathology (e.g., diabetes distress and illness perceptions). RESULTS: The ease of recruitment, timely conduct of five groups, moderate drop-out rate and appreciation of the intervention by participants indicated that the Diabetes Body Project is feasible. Meaningful reductions occurred on the primary outcomes (i.e., ED psychopathology, body dissatisfaction, and thin ideal internalization) and on internalization of appearance ideals and appearance pressures at posttest (Cohen's d ranging from .63 to .83, which are medium to large effects). Small to medium effect sizes were found for diabetes illness perceptions and distress (.41 and .48, respectively). DISCUSSION: The virtual Diabetes Body Project is a promising and much-needed intervention, worthy of more rigorous evaluation. A randomized controlled trial is warranted to determine its effectiveness compared with a control condition.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».