A pilot study of a virtually delivered dissonance-based eating disorder prevention program for young women with type 1 diabetes: within-subject changes over 6-month follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In an uncontrolled study, we previously demonstrated the feasibility and preliminary efficacy of our virtual diabetes-specific version (Diabetes Body Project) of the eating disorder (ED) prevention program the Body Project. The aim of the current study was to evaluate further this program for women with type 1 diabetes (T1D) by assessing within-subject changes in outcomes from pretest over 6-month follow-up. Methods: Young women with T1D aged 16–35 years were invited to participate in Diabetes Body Project groups. A total of 35 participants were allocated to five Diabetes Body Project groups (six meetings over 6 weeks). Primary outcome measures included ED risk factors and symptoms, and secondary outcomes included three T1D-specific constructs previously found to be associated with ED pathology: glycemic control as measured by HbA1c level, diabetes distress, and illness perceptions. Results: Within-subject reductions, with medium-to-large effect sizes, were observed for the primary (ED pathology, body dissatisfaction, thin-ideal internalization, and appearance ideals and pressures) and secondary outcomes (within-condition Cohen’s ds ranged from .34 to 1.70). Conclusion: The virtual Diabetes Body Project appears to be a promising intervention worthy of more rigorous evaluation. A randomized controlled trial with at least a 1-year follow-up is warranted to determine its efficacy compared to a control condition.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».