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Enregistrement W1849542615 · doi:10.1002/erv.1133

Predictors of Treatment Acceptance and of Participation in a Randomized Controlled Trial Among Women with Anorexia Nervosa

2011· article· en· W1849542615 sur OpenAlexafffund
Giorgio A. Tasca, Leah Keating, Hilary Maxwell, Sharmin Hares, Anne Trinneer, Ann Barber, Jacques Bradwejn, Hany Bissada

Notice bibliographique

RevueEuropean Eating Disorders Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialAnorexia nervosaIntensive careMedicineAnorexiaEating disordersClinical psychologyDistressPsychiatryDepression (economics)PsychologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to identify predictors of acceptance of intensive treatment and of participation in a randomized controlled trial (RCT) among women with anorexia nervosa (AN). METHOD: Participant data were drawn from a tertiary care intensive treatment programme including a previously published RCT. Women with AN (N = 106) were offered intensive treatment, and 69 were approached to participate in an RCT of olanzapine's efficacy as an adjunctive treatment for AN. AN subtype and pretreatment psychological variables were used to predict acceptance of intensive treatment and RCT participation. RESULTS: AN binge purge subtype and higher depression and body dissatisfaction predicted intensive treatment acceptance. No variable predicted RCT participation among treatment acceptors. DISCUSSION: Clinicians may focus on enhancing motivation or use a stepped care approach to increase intensive treatment acceptance especially among women with AN-restricting type and among all those with AN who have lower levels of distress.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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