Prática e incentivo paterno a dietas podem predizer comportamentos de risco relacionados a transtornos alimentares? Uma revisão sistemática
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivos: Avaliar se a modelagem paterna, quanto à prática e/ou ao incentivo a dietas, pode predizer comportamentos de risco relacionados a transtornos alimentares (TAs) em crianças e adolescentes. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática dos estudos publicados até junho de 2022, disponíveis nas bases de dados indexadas — como PubMed, Biblioteca Virtual de Saúde, SciELO e Cochrane Library. Estudos transversais e longitudinais em línguas portuguesa, espanhola e inglesa foram incluídos e avaliados quanto ao risco de viés de acordo com a NewCastle – Ottawa Quality Assessment Scale . Resultados: Quatorze estudos foram considerados na revisão. A maioria deles é transversal (71,4%), proveniente dos Estados Unidos e de países europeus (57,1%), além de apresentar baixo risco de viés (85,7%). Grande parte dos trabalhos encontrou associações entre o incentivo a dietas por parte dos pais (modelagem direta) e comportamentos de risco em crianças e adolescentes, como o uso de métodos de controle de peso, a insatisfação corporal e a restrição alimentar. Poucos estudos relacionaram o hábito de o pai fazer dieta (modelagem indireta) com esses comportamentos. Conclusões: Os dados embasam a ideia de que a modelagem direta, ou seja, o incentivo verbal ao uso de dietas, pode ser muito danosa, principalmente em indivíduos que têm preocupações excessivas com peso e alimentação. Futuras pesquisas são necessárias para avaliar o impacto das práticas alimentares parentais e o desenvolvimento de possíveis ações de prevenção a problemas relacionados ao peso.
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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 | 0,050 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».