Motivational Interviewing (MI) in Obesity Care: Cultivating Person‐Centered and Supportive Clinical Conversations to Reduce Stigma: A Narrative Review
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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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».