Screening for<i>DSM-5</i>Other Specified Feeding or Eating Disorder in a Weight-Loss Treatment–Seeking Obese Sample
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of specific self-report questionnaires in detecting DSM-5 eating disorders identified via structured clinical interview in a weight-loss treatment-seeking obese sample, to improve eating disorder recognition in general clinical settings. METHOD: Individuals were recruited over a 3-month period (November 2, 2011, to January 10, 2012) when initially presenting to a hospital-based weight-management center in the northeastern United States, which offers evaluation and treatment for outpatients who are overweight or obese. Participants (N = 100) completed the Structured Clinical Interview for DSM-IV eating disorder module, a DSM-5 feeding and eating disorders interview, and a battery of self-report questionnaires. RESULTS: Self-reports and interviews agreed substantially in the identification of bulimia nervosa (DSM-IV and DSM-5: tau-b = 0.71, P < .001) and binge-eating disorder (DSM-IV and DSM-5: tau-b = 0.60, P < .001), modestly for subthreshold binge-eating disorder (tau-b = 0.44, P < .001), and poorly for other subthreshold conditions (night-eating syndrome: tau-b = -0.04, P = .72, r = 0.06 [DSM-5]). DISCUSSION: Current self-report assessments are likely to identify full syndrome DSM-5 eating disorders in treatment-seeking obese samples, but unlikely to detect DSM-5 other specified feeding or eating disorders. We propose specific content changes that might enhance clinical utility as suggestions for future evaluation.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle