Effective psychological and behavioural interventions in obesity management
Notice bibliographique
Résumé
RECOMMENDATIONS 1. The recommendations outlined below are summarised in the model presented in Fig. 1 and supported by the evidence summarised in Table 1. 2. Multi-component psychological interventions (combining behaviour modification [goal setting, self-monitoring, problem solving], cognitive therapy [reframing] and values-based strategies to alter nutrition and activity) should be incorporated into care plans for weight loss and improved health status and QoL (Level 1a, Grade A)[1-8] in a manner that promotes adherence, confidence and intrinsic motivation (Level 1b, Grade A). 3. HCPs should provide longitudinal care with consistent messaging to PLWO to support the development of confidence in overcoming barriers (self-efficacy) and intrinsic motivation (personal, meaningful reasons to change), to encourage the patient to set and sequence health goals that are realistic and achievable (Level 1a, Grade A), to self-monitor behaviour (Level 1a, Grade A), and to analyse setbacks using problem solving and adaptive thinking (cognitive reframing), including clarifying and reflecting on values-based behaviours (Level 1a, Grade A). 4. HCPs should ask patients' permission to educate them that success in obesity management is related to improved health, function and QoL resulting from achievable behavioural goals, and not the amount of weight loss (Level 1a, Grade A). 5. HCPs should provide follow-up sessions consistent with repetition and relevance to support the development of self-efficacy and intrinsic motivation. Once an agreement to pursue a behavioural path has been established (health behaviour and/or medication and/or surgical pathways), follow-up sessions should repeat the above messages in a fashion consistent with repetition (the provider role) and relevance (the patient role) to support the development of self-efficacy and intrinsic motivation (Level 1a, Grade A).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».