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Enregistrement W2049155785 · doi:10.1001/archpsyc.61.2.192

Application of a Latent Class Analysis to Empirically Define EatingDisorder Phenotypes

2004· article· en· W2049155785 sur OpenAlex
Pamela K. Keel, Manfred M. Fichter, Norbert Quadflieg, Cynthia M. Bulik, Mark G. Baxter, Laura Thornton, Katherine A. Halmi, Allan S. Kaplan, Michael Strober, D. Blake Woodside, Scott J. Crow, James E. Mitchell, Alessandro Rotondo, Mauro Mauri, Giovanni B. Cassano, Janet Treasure, David Goldman, Wade H. Berrettini, Walter H. Kaye

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueArchives of General Psychiatry · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthVirginia Commonwealth UniversityDepartment of Psychology, Harvard UniversityUniversity of PittsburghMedical Center, University of PittsburghUniversity of MinnesotaUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of HealthHarvard UniversityUniversità di PisaLouis and Harold Price FoundationUniversity of Pennsylvania
Mots-clésLatent class modelBulimia nervosaAnorexia nervosaEating disordersPsychologyBinge-eating disorderClinical psychologyProbandBinge eatingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Diagnostic criteria for eating disorders influence how we recognize, research, and treat eating disorders, and empirically valid phenotypes are required for revealing their genetic bases. OBJECTIVE: To empirically define eating disorder phenotypes. DESIGN: Data regarding eating disorder symptoms and features from 1179 individuals with clinically significant eating disorders were submitted to a latent class analysis. The resulting latent classes were compared on non-eating disorder variables in a series of validation analyses. SETTING: Multinational, collaborative study with cases ascertained through diverse clinical settings (inpatient, outpatient, and community). PARTICIPANTS: Members of affected relative pairs recruited for participation in genetic studies of eating disorders in which probands met DSM-IV-TR criteria for anorexia nervosa (AN) or bulimia nervosa and had at least 1 biological relative with a clinically significant eating disorder. Main Outcome Measure Number and clinical characterization of latent classes. RESULTS: A 4-class solution provided the best fit. Latent class 1 (LC1) resembled restricting AN; LC2, AN and bulimia nervosa with the use of multiple methods of purging; LC3, restricting AN without obsessive-compulsive features; and LC4, bulimia nervosa with self-induced vomiting as the sole form of purging. Biological relatives were significantly likely to belong to the same latent class. Across validation analyses, LC2 demonstrated the highest levels of psychological disturbance, and LC3 demonstrated the lowest. CONCLUSIONS: The presence of obsessive-compulsive features differentiates among individuals with restricting AN. Similarly, the combination of low weight and multiple methods of purging distinguishes among individuals with binge eating and purging behaviors. These results support some of the distinctions drawn within the DSM-IV-TR among eating disorder subtypes, while introducing new features to define phenotypes.

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.

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,293 · 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