Motivational Interviewing (MI) in Obesity Care: Cultivating Person‐Centered and Supportive Clinical Conversations to Reduce Stigma: A Narrative Review
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
Background: Patients perceive high levels of weight prejudice, stigma, and discrimination within health systems, affecting their ability to manage their obesity and related chronic conditions. Scientific and patient obesity associations worldwide have prioritized the reduction of weight stigma to improve patient experiences in health systems and overall health outcomes. Since a significant proportion of the population is now living with multiple chronic diseases related to obesity, healthcare systems must shift toward multi-disease management frameworks incorporating person-centered and non-stigmatizing clinical conversations. Motivational Interviewing (MI) has the potential to transform clinical interactions by using non-stigmatizing language, communication, and practices. Studies using MI in obesity management have solely focused on weight loss outcomes, while other patient experience related outcomes would also be relevant to evaluate. Methods: A narrative review was undertaken to critically analyze the potential impact of MI on obesity and chronic disease management practices and experiences. Findings: An analysis and contextualization of the MI theoretical framework for obesity management, based on the philosophy of motivational spirit, was reviewed, assessing micro skills or strategies. Conclusion: MI may assist healthcare professionals conduct non-stigmatizing clinical conversations in accordance with basic principles of collaborative therapeutic alliances. A proposal for research considerations that can help illuminate the potential for of MI in obesity management is also outlined.
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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 | 0,019 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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