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Enregistrement W2035392705 · doi:10.1348/174866409x459674

Quantitative evidence for distinct cognitive impairment in anorexia nervosa and bulimia nervosa

2009· review· en· W2035392705 sur OpenAlexaff
Konstantine K. Zakzanis, Zachariah Campbell, Angelina J. Polsinelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuropsychology · 2009
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaPsychologyBulimia nervosaCognitionCognitive impairmentClinical psychologyEating disordersDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is generally agreed that at least some aspects of abnormal eating behaviour is indeed due in part to disordered cognition. The accumulated literature illustrates cognitive impairment in patients with anorexia nervosa (AN) and bulimia nervosa (BN). Yet beyond being inconsistent, these independent studies also do not reveal the magnitude of impairment within and across studies and fail to give due consideration to the magnitude of impairment so as to understand the severity and breadth of impairment and/or differences in cognitive profiles between patients with AN and BN. Hence, the present review on the subject sought to articulate the magnitude of cognitive impairment in patients with AN and BN by quantitatively synthesizing the existing literature using meta-analytic methodology. The results demonstrate modest evidence of cognitive impairment specific to AN and BN that is related to body mass index in AN in terms of its severity, and is differentially impaired between disorders. Together, these results suggest that disturbed cognition is figural in the presentation of eating disorders and may serve to play an integral role in its cause and maintenance. Implications of these findings with respects to future research are discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations108
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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