Prática e incentivo paterno a dietas podem predizer comportamentos de risco relacionados a transtornos alimentares? Uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivos: Avaliar se a modelagem paterna, quanto à prática e/ou ao incentivo a dietas, pode predizer comportamentos de risco relacionados a transtornos alimentares (TAs) em crianças e adolescentes. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática dos estudos publicados até junho de 2022, disponíveis nas bases de dados indexadas — como PubMed, Biblioteca Virtual de Saúde, SciELO e Cochrane Library. Estudos transversais e longitudinais em línguas portuguesa, espanhola e inglesa foram incluídos e avaliados quanto ao risco de viés de acordo com a NewCastle – Ottawa Quality Assessment Scale . Resultados: Quatorze estudos foram considerados na revisão. A maioria deles é transversal (71,4%), proveniente dos Estados Unidos e de países europeus (57,1%), além de apresentar baixo risco de viés (85,7%). Grande parte dos trabalhos encontrou associações entre o incentivo a dietas por parte dos pais (modelagem direta) e comportamentos de risco em crianças e adolescentes, como o uso de métodos de controle de peso, a insatisfação corporal e a restrição alimentar. Poucos estudos relacionaram o hábito de o pai fazer dieta (modelagem indireta) com esses comportamentos. Conclusões: Os dados embasam a ideia de que a modelagem direta, ou seja, o incentivo verbal ao uso de dietas, pode ser muito danosa, principalmente em indivíduos que têm preocupações excessivas com peso e alimentação. Futuras pesquisas são necessárias para avaliar o impacto das práticas alimentares parentais e o desenvolvimento de possíveis ações de prevenção a problemas relacionados ao peso.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.050 | 0.117 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".