The quantitative assessment of Motivational Interviewing using Co-active Life Coaching Skills as an intervention for adults struggling with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The purpose of this study was to explore Motivational Interviewing (MI) applied through Co-Active Life Coaching (CALC) skills on obese adults’ (ages 35 to 55) weight, waist circumference, self-esteem, functional health status, quality of life, self-efficacy, physical activity, and nutrition. Design: A single-subject multiple-baseline method research design was utilised. Method: One volunteer Certified Professional Co-Active (CPCC) coach provided 18 35-minute weekly coaching sessions with eight women residing in London, Ontario whose BMI was ≥30. Measures included weight, waist circumference, the Rosenberg Self-Esteem Scale, Short-Form 36 (SF-36) Health Survey, the World Health Organization Quality of Life Questionnaire, self-efficacy questionnaires, The International Physical Activity Questionnaire, and two three-day dietary intakes. Participants returned six months after their final coaching session for a follow-up weigh-in and waist circumference measurement. Visual inspection was used to analyse weight and waist circumference to determine whether changes were observed. Statistical interpretations were used to analyse the remaining measures to determine whether a clinically significant change was made. Results: Visual inspection indicated a change in weight and waist circumference. Clinically significant changes were observed in participants’ self-esteem, functional health status, quality of life, self-efficacy, physical activity, and nutrition. At the six-month follow-up, three participants had gained weight (although two participants were still below their baseline weight), one participant continued to lose weight and four participants maintained the weight lost during the intervention phase. Conclusions: MI using CALC skills is a behavioural intervention that is an effective tool in aiding individuals to conquer their battle with weight.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».