Relapse in anorexia nervosa: a survival analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge about factors that predict relapse in anorexia nervosa (AN) is needed for the development of effective relapse prevention treatments and may also advance understanding of the psychopathology of AN. The aim of the present study was to examine the rate, timing and prediction of relapse in AN following weight restoration in a specialized in-patient treatment programme. METHOD: Fifty-one consecutive first-admission AN patients who were weight-restored following in-patient treatment participated in the study. Follow-up assessments were conducted a median of 15 months post-discharge. Relapse of AN was defined as a body mass index <17.5 for 3 consecutive months. Data were analysed using Kaplan-Meier survival analysis and Cox regression. RESULTS: The overall rate of relapse was 35% and the mean survival time was 18 months. The highest risk period was from 6 to 17 months after discharge. Several significant predictors of relapse were identified: a history of suicide attempt; previous specialized treatment for an eating disorder; severity of obsessive-compulsive symptoms at presentation; excessive exercise immediately after discharge; and residual concern about shape and weight at discharge. CONCLUSIONS: There continues to be a significant risk of relapse among AN patients who remain well for the first year post-discharge. Several variables were shown to be associated with an elevated risk of relapse. These findings have implications for the development of initial treatments and relapse prevention strategies for AN.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 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 découle