Eating Disorder Inventory-3, validation in Swedish patients with eating disorders, psychiatric outpatients and a normal control sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Eating Disorder Inventory-3 (EDI-3) is designed to assess eating disorder psychopathology and the associated psychological symptoms. The instrument has been revised and has not yet been validated for Swedish conditions in its current form. AIMS: The aim of this study was to investigate the validity and reliability of this inventory and present national norms for Swedish females. METHODS: Data from patients with eating disorders (n = 292), psychiatric outpatients (n = 140) and normal controls (n = 648), all females, were used to study the internal consistency, the discriminative ability, and the sensitivity and specificity of the inventory using preliminary cut-offs for each subscale and diagnosis separately. Swedish norms were compared with those from Denmark, USA, Canada, Europe and Australian samples. RESULTS: The reliability was acceptable for all subscales except Asceticism among normal controls. Analysis of variance showed that the EDI-3 discriminates significantly between eating disorders and normal controls. Anorexia nervosa was significantly discriminated from bulimia nervosa and eating disorder not otherwise specified on the Eating Disorder Risk Scales. Swedish patients scored significantly lower than patients from other countries on the majority of the subscales. Drive for Thinness is the second best predictor for an eating disorder. The best predictor for anorexia nervosa was Interoceptive Deficits and Bulimia for the other diagnoses. Conclusions/clinical implications: The EDI-3 is valid for use with Swedish patients as a clinical assessment tool for the treatment planning and evaluation of patients with eating-related problems. However, it still exist some uncertainty regarding its use as a screening tool.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».