Mechanisms of Stigmatization in Family-Based Prevention and Treatment of Childhood Overweight and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that overweight and obesity are often accompanied by stigmatization. However, the influence of stigmatization on interventions for overweight and obesity remains unknown. Stigma may be particularly harmful to children. This study aimed to examine how stigmatization affects efforts to reduce childhood overweight and obesity through family interventions. This research was conducted in a socially disadvantaged area in Denmark. Twenty-seven families and forty professionals participated in in-depth interviews or workshops. The data were analyzed using CMO configurations from a realist evaluation and the theory of stigmatization developed by Link and Phelan. Thus, an abductive approach was employed in the analysis, with its foundation rooted in the empirical data. The study found that the mechanisms of stigmatization could 1. restrain professionals and parents from approaching the problem-thereby challenging family recruitment; 2. prevent parents from working with their children to avoid eating unhealthy food for fear of labeling the child as overweight or obese; and 3. cause children with obesity to experience a separation from other slimmer family members, leading at times to status loss, discrimination, and self-stigmatization. The study showed how the mechanisms of stigmatization may obstruct prevention and treatment of childhood obesity through family interventions. It is suggested that the concept of stigma should be incorporated into the program theories of interventions meant to reduce childhood overweight and obesity.
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 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 | 0,000 | 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 ».