An Evaluation of a Body Image Training Course for Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Health professionals (HP), including fitness trainers, are individuals who support and care for clients/patients. Despite body image being a crucial aspect of their practice, many HPs indicate insufficient preparedness to tackle body image concerns. Following a mixed-methods design, this study evaluated changes in HPs’ knowledge, skills, practical application, and their own body image and related attitudes following an 8-module body image training course. The analytic sample consisted of 47 HPs, the majority of whom identified as registered dietitians (25.0%), health coaches (19.2%), fitness trainers (21.2%), and nutritionists (13.5%). Participants completed 72.1% (SD = 33.1) of the modules and reported high satisfaction, usefulness, and understandability ratings (i.e., >92/100 %). There were statistically significant (p < .05) reductions in HPs’ self-oriented perfectionism (t(49) = 2.94, d = .42) and idealization of thin (t(49) = 4.68, d = 0.66) and athletic (t(49) = 5.13, d = .73) body ideals. HPs also exhibited increased body appreciation (t(49) = -2.98, d = -.42) and higher scores on a researcher-devised body image knowledge quiz (t(44) = -5.89, d = -.88). Thematic analyses were conducted on open-ended responses regarding implementation of course content, acquired skills, and feedback for improvement. HPs noted a shift towards individualized, compassionate practices and an increased readiness to address body image. The course's impact on their own body image and its potential as an ongoing educational resource was also highlighted. These findings underscore the feasibility and transformative potential of a comprehensive body image training course for HPs.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».