Emotional Eating, Alexithymia, and Binge‐Eating Disorder in Obese Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationships between alexithymia and emotional eating in obese women with or without Binge Eating Disorder (BED). RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: One hundred sixty-nine obese women completed self-report questionnaires, including the Beck Depression Inventory, the State Trait Anxiety Inventory, the Stress Perceived Scale, the Dutch Eating Behaviour Questionnaire, and the Toronto Alexithymia Scale. The presence of BED, screened using the Questionnaire of Eating and Weight Patterns, was confirmed by interview. RESULTS: Forty obese women were identified as having BED. BED subjects and non-BED subjects were comparable in age, body mass index, educational level, and socioeconomic class. According to the Dutch Eating Behaviour Questionnaire, BED subjects exhibited higher depression, anxiety, perceived stress, alexithymia scores, and emotional and external eating scores than non-BED subjects. Emotional eating and perceived stress emerged as significant predictors of BED. The relationships between alexithymia and emotional eating in obese subjects differed between the two groups according to the presence of BED. Alexithymia was the predictor of emotional eating in BED subjects, whereas perceived stress and depression were the predictors in non-BED subjects. DISCUSSION: This study pointed out different relationships among mood, alexithymia, and emotional eating in obese subjects with or without BED. Alexithymia was linked to emotional eating in BED. These data suggest the involvement of alexithymia in eating disorders among obese women.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».