Alexithymia and body image in adult outpatients with binge eating disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The current study elucidates the relations between alexithymia and body image in patients with binge eating disorder (BED). METHOD: One hundred one patients with BED were evaluated. Alexithymia was measured with the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). The severity of BED was measured with the Binge Eating Scale (BES). Body concerns were assessed with the Body Shape Questionnaire-Short Version (BSQ-S), the Body Uneasiness Test (BUT), and the Body Attitude Test (BAT). Additional measures were the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES) and the Beck Depression Inventory (BDI). RESULTS: The prevalence of alexithymia in our sample was 39.6% (n = 40) and individuals with alexithymia showed higher scores on all rating scales. Higher body dissatisfaction, lower self-esteem, depressive symptoms, and the Difficulty in Identifying Feelings/Difficulty in Describing Feelings subscales of the TAS-20 were predictors of the severity of BED in the linear regression analysis. CONCLUSION: Alexithymia was associated with more severe BED. Individuals with alexithymia and BED exhibited significantly poorer appearance evaluation and body satisfaction as well as higher depressive symptoms than individuals without alexithymia.
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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 | 0,002 |
| 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 ».