Positive psychological well‐being in women with obesity: A scoping review of qualitative and quantitative primary research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Positive psychological well‐being (PPWB) is generally associated with improved physical health, mental well‐being, and healthy behaviors. However, it is not clear how PPWB differs in women with obesity or if improving PPWB will improve their health. The objective of this study was to summarize the evidence on PPWB in women with obesity. Method A scoping review was conducted in APA PsycINFO, EMBASE, MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL, SocINDEX, Family & Society Studies Worldwide, ProQuest Dissertations and Theses Global databases. Primary research studies, with an analysis of adult women with a BMI ≥30 kg/m 2 with measures of PPWB are included. Results Thirty‐two studies encompassing >57,000 women with obesity, measured constructs of PPWB included: self‐esteem, life satisfaction, positive affect, social support, vitality, happiness, self‐acceptance, and optimism. Most studies showed that PPWB was lower in women with obesity although this association dissipated in studies when health and negative social factors were considered. Improvements in PPWB were associated with weight loss and with successful lifestyle changes with and without weight loss. Positive psychological interventions (PPIs) were used to bolster psychological well‐being. PPIs were associated with improved measures of self‐esteem and well‐being. Conclusions Prospective longitudinal and intervention studies are required to understand how evaluating and fostering PPWB might support gender‐informed obesity care.
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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 | 0,059 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».