State/trait distinctions in bulimic syndromes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compared 55 women with active bulimic symptoms, 18 in remission from a bulimic eating disorder, and 31 who showed no evidence of a past or present eating disorder, on selected personality and psychiatric features. METHOD: Discriminant function analyses were used to isolate dimensions that differentiated active patients from patients in remission, and controls (i.e., that would logically constitute "state"-related disturbances), and then dimensions that differentiated clinical cases (whether active or in remission) from non-eating-disordered controls (i.e., that might reflect stable trait pathology associated with bulimic syndromes, whether active or not). RESULTS: Measures of depression, suicidality, and anxiety loaded significantly on the first function (differentiating active bingers from all other cases), whereas narcissism differentiated both clinical groups from non-eating-disordered controls. DISCUSSION: In light of theoretical and empirical evidence stressing the etiological role of narcissistic disturbances in bulimic syndromes, we interpret our findings as suggesting that narcissim may be a common trait characteristic (persisting even after remission of bulimic symptoms) in those who develop bulimic eating syndromes. Alternatively, depression, suicidality, and anxiety appear to be state-dependent features that resolve in many cases, along with remission of bulimic symptoms. We discuss various clinical and theoretical implications of our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».