The slippery slope: prediction of successful weight maintenance in anorexia nervosa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has found that many patients with anorexia nervosa (AN) are unable to maintain normal weight after weight restoration. The objective of this study was to identify variables that predicted successful weight maintenance among weight-restored AN patients. METHOD: Ninety-three patients with AN treated at two sites (Toronto and New York) through in-patient or partial hospitalization achieved a minimally normal weight and were then randomly assigned to receive fluoxetine or placebo along with cognitive behavioral therapy (CBT) for 1 year. Clinical, demographic and psychometric variables were assessed after weight restoration prior to randomization and putative predictors of successful weight maintenance at 6 and 12 months were examined. RESULTS: The most powerful predictors of weight maintenance at 6 and 12 months following weight restoration were pre-randomization body mass index (BMI) and the rate of weight loss in the first 28 days following randomization. Higher BMI and lower rate of weight loss were associated with greater likelihood of maintaining a normal BMI at 6 and 12 months. An additional predictor of weight maintenance was site; patients in Toronto fared better than those in New York. CONCLUSIONS: This study found that the best predictors of weight maintenance in weight-restored AN patients over 6 and 12 months were the level of weight restoration at the conclusion of acute treatment and the avoidance of weight loss immediately following intensive treatment. These results suggest that outcome might be improved by achieving a higher BMI during structured treatment programs and on preventing weight loss immediately following discharge from such programs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».