Eating‐disorder symptoms and syndromes in a sample of urban‐dwelling Canadian women: Contributions toward a population health perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We estimated the prevalence of eating disorders and maladaptive eating behaviors in a population-based sample and examined the association of maladaptive eating with self-rated physical and mental health. METHOD: A sample of 1,501 women (mean age = 31.2 years, SD = 6.2) were recruited using random-digit dialing to participate in a 20-min telephone interview about eating behaviors. RESULTS: Weighted frequency analysis showed the prevalence of frequent binge-eating to be 4.1%, that of regular purging to be 1.1%, and that of frequent compensation to be 8.7%. Although we found none of the women to meet full criteria for anorexia nervosa, 0.6% met criteria for bulimia nervosa, 3.8% provisional criteria for binge eating disorder, and 0.6% criteria for a newly proposed entity, purging disorder. As many as 14.9% fell into a residual category representing subthreshold, but potentially problematic variants of eating disturbances. Logistic regression analyses showed that clinical-level maladaptive eating attitudes and behaviors predicted self-rated physical- and mental-health problems after sociodemographic factors were controlled. DISCUSSION: This population-based survey provides prevalence estimates of BN, BED, and purging disorder that are compatible with those of recent epidemiological studies and shows that maladaptive eating attitudes and behaviors represent a substantial population burden.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».