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Enregistrement W4309265940 · doi:10.1037/ccp0000768

Two eating disorder preventive interventions reduce attentional biases in body-dissatisfied university women: A cluster randomized controlled trial.

2022· article· en· W4309265940 sur OpenAlexafffund
Leah N. Tobin, Christopher R. Sears, Kristin M. von Ranson

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésPsycINFOPsychoeducationAttentional biasPsychologyRandomized controlled trialPsychological interventionAttentional controlClinical psychologyCognitionPsychiatryMedicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This cluster randomized controlled trial evaluated the efficacy of participation in the Body Project-a cognitive-dissonance-based preventive intervention that reduces self-reported body dissatisfaction-for reducing body-dissatisfaction-related attentional biases. We hypothesized that women in a Body Project condition would show a greater reduction in attentional biases to weight-related images and words at postintervention than women in a wait-list control condition. METHOD: = 23.08 ± 4.45 kg/m²) were randomly assigned to a Body Project, media psychoeducation (i.e., active control), or wait-list control condition. We assessed attentional biases via eye-gaze tracking and body satisfaction using the Body Shape Questionnaire, at baseline and postintervention. RESULTS: s = .17, .18). CONCLUSIONS: This study, which replicates previous self-report findings, is the first to find that two preventive interventions reduced an objective outcome (attentional bias to weight-related images) in body-dissatisfied women. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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