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Enregistrement W4408144242 · doi:10.1016/j.bodyim.2025.101863

A body image training program for health professionals: A single group pre-post evaluation

2025· article· en· W4408144242 sur OpenAlexafffund
Maryam Marashi, Erin K. O’Loughlin, David M. Brown, Catherine M. Sabiston

Notice bibliographique

RevueBody Image · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyTraining (meteorology)Health professionalsGroup (periodic table)Medical educationClinical psychologyMedicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health professionals (HPs) often overlook the complexity of body image. The Body Image Fundamentals program was designed to enhance HPs' knowledge and skills in managing body image concerns. The online program was evaluated over 16 weeks using a single-group pre-post design based on Kirkpatrick's Four-Level Training Model. Participants (dietitians, health coaches, fitness trainers, and nutritionists) completed pre-post surveys featuring closed and open-ended questions. Survey items assessed program acceptability (Level 1: Reactions) measuring satisfaction, perceived usefulness, and engagement, as well as feasibility (e.g., completion rates). Changes in knowledge and perceived skill acquisition (Level 2: Learning) and the application of knowledge (Level 3: Behavior) were assessed as preliminary indicators of the program’s effectiveness. Pre-post changes in participants' own body image and related attitudes were examined as secondary outcomes. Of the 127 participants who completed the initial survey, 52 (41 %) finished the post-program survey and completed 72.1 % of the eight modules. Participants reported high levels of satisfaction, usefulness, and understandability (ratings >92/100 %). Significant changes included increased body image knowledge ( d =.88) and body appreciation ( d =.42), reduced idealization of thin ( d =.66) and athletic bodies ( d =.73), and decreased anti-fat attitudes ( d =.43). Open-ended responses indicated intended and on-going individualized and compassionate practices with clients/patients, while also highlighting the need for clearer guidelines on applying learned skills in practice. Results suggest the program has the potential to improve HPs' ability to address body image concerns. • Participants reported good engagement and excellent satisfaction and usefulness of the program. • Significant pre-post improvements on a body image knowledge assessment quiz. • Significant pre-post reductions in thin and athletic ideals, and anti-fat attitudes. • Significant pre-post increases in body appreciation. • Feedback suggests the need for clearer guidelines on applying learned skills in practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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