Exploring avoidant/restrictive food intake disorder in eating disordered patients: A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess and compare clinical characteristics of patients with avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) to those with anorexia nervosa (AN). METHOD: A retrospective review of adolescent eating disorder (ED) patients assessed between 2000 and 2011 that qualified for a diagnosis of ARFID was completed. A matched AN sample was used to compare characteristics between groups. RESULTS: Two hundred and five patients met inclusion criteria and were reviewed in detail. Of these, 34 (5%) patients met criteria for ARFID. A matched sample of 36 patients with AN was used to draw comparisons. Patients with ARFID were younger than those with AN, more likely to present before age 12, and more likely to be male. Patients in both groups presented at low weights. Common eating-specific behaviors and symptoms in the ARFID group included food avoidance, loss of appetite, abdominal pain, and fear of vomiting. Rates of comorbid psychiatric diagnoses and medical morbidity were high in both groups. Almost 80% of AN patients and one-third of ARFID patients required hospital admission as a result of medical instability. Symptom profiles in 4/34 ARFID patients resulted in eventual reclassification to AN. DISCUSSION: This study supports the notion that a small percentage of adolescent patients presenting with restrictive eating disorders meet criteria for ARFID. Patients are younger than average, more likely to be male compared to adolescent AN samples, and have high rates of psychiatric and medical morbidity. The study also suggests that a proportion of patients evolve into AN as treatment progresses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».