Moving beyond eat less, move more using willpower: Reframing obesity as a chronic disease impact of the 2020 Canadian obesity guidelines reframed narrative on perceptions of self and the patient–provider relationship
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is becoming recognized as a complex, chronic medical condition. However, the dominant treatment narrative remains that goal weight can be achieved by eating less, moving more using willpower, placing responsibility for change on the person with obesity (PwO). This study evaluated the impact of revising this narrative, to viewing obesity as a treatable medical condition, on internalized weight bias and perceived patient-provider relationship. PwO were recruited into an online study in which two videos were presented; the first showing a traditional doctor endorsing the eat less, move more approach, and the second showing a doctor describing obesity as a treatable medical condition. After each video participants were asked to imagine that they were being treated by that doctor and completed the Weight Bias Internalization Scale (WBIS) and the Patient-Health Care Provider Communication Scale (PHCPCS). A total of 61 PwO (52% response rate) completed the protocol. Compared to the traditional narrative video, the revised narrative video resulted in significant reductions in WBIS scores and significant increases in the PHCPCS scores and was preferred by participants. Within the context of this small-scale study evidence supports that the revised narrative promoting obesity as a complex, chronic but treatable medical condition that is not the result of personal failure has a positive impact on the perceived patient-provider relationship and is associated with reductions in internalized weight bias. This evidence supports the need to help PwO reframe obesity from a personal failure to a legitimate medical condition worthy of care.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle