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Enregistrement W1996576206 · doi:10.1002/eat.20893

Purging disorder: Psychopathology and treatment outcomes

2011· article· en· W1996576206 sur OpenAlexafffund
Giorgio A. Tasca, Hilary Maxwell, Meagan Bone, Anne Trinneer, Louise Balfour, Hany Bissada

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBulimia nervosaPsychopathologyAnorexia nervosaEating disordersPsychiatryBinge-eating disorderPsychologyBinge eatingAnorexiaMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To characterize a tertiary care treatment-seeking sample and assess post-treatment remission and completion rates for purging disorder (PD). METHOD: Consecutively admitted women with PD (n = 122), anorexia nervosa (AN) restricting subtype (AN-R; n = 146), AN binge-purge subtype (AN-B; n = 154), and bulimia nervosa-purging subtype (BN-P; n = 415) were compared on general and eating disorder specific psychopathology. A subsample (n = 256) attended a day treatment program and were assessed for post-treatment remission and completion rates. RESULTS: PD occurred in 17.3% of eating disorders not otherwise specified and 6.7% of total eating disorder referrals. PD patients were similar to AN-B and BN-P, but had higher levels than AN-R, on general and eating disorder psychopathology. PD individuals did not have different post-treatment remission or completion rates compared to other eating disorders. DISCUSSION: The results add to a growing literature on the utility of PD as a diagnosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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