Non‐pharmacologicaL InterVEntions for Antipsychotic‐Induced Weight Gain (RESOLVE) in People Living With Severe Mental Illness: A Realist Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antipsychotic medications are used to treat individuals with severe mental illness (SMI) but are associated with rapid weight gain and several physical and mental risk factors. Early, proactive weight management is necessary to preempt these risk factors. The aim of this research was to understand and explain how, why, for whom, and in what contexts non-pharmacological interventions can help to manage antipsychotic-induced weight gain. METHODS: A realist review was conducted to identify contextual factors and underlying mechanisms associated with effective, non-pharmacological weight management interventions for adults > 18-years old. Practitioners and lived experience stakeholders were integral. RESULTS: Seventy-four documents were used to construct a program theory and 12 testable context-mechanism-outcome configurations. People with SMI benefit from support when navigating interventions aimed at managing weight gain. From a practitioner perspective, a good therapeutic relationship is important in helping people with SMI navigate early diagnosis and treatment options and facilitate the exploriation of any pre-existing issues. Interventions that are flexible and tailored to the needs of individuals, ideally starting early in a person's recovery journey, are likely to yield better results. Additional sources of support include family, friends, and peers with lived experience who can help individuals transition to autonomous goal-setting. The review findings also emphasizes the significant effect of stigma/dual stigma on individuals with SMI and weight gain. CONCLUSIONS: Successful interventions are collaborative, flexible, and underpinned by early and comprehensive assessment with the use of appropriate behavior change approaches. The therapeutic relationship is key, with a destigmatizing approach required. A realist evaluation with primary data is currently underway.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».