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Enregistrement W2087889102 · doi:10.1016/j.eurpsy.2014.08.004

A further assessment of decision-making in anorexia nervosa

2014· article· en· W2087889102 sur OpenAlexaff
C. Adoue, Isabelle Jaussent, Émilie Olié, Séverine Béziat, Frédérique Van den Eynde, Philippe Courtet, Sébastien Guillaume

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaPsychologyAnorexiaPsychotherapistPsychiatryMedicineEating disordersInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Anorexia nervosa (AN) may be associated with impaired decision-making. Cognitive processes underlying this impairment remain unclear, mainly because previous assessments of this complex cognitive function were completed with a single test. Furthermore, clinical features such as mood status may impact this association. We aim to further explore the hypothesis of altered decision-making in AN. METHOD: Sixty-three adult women with AN and 49 female controls completed a clinical assessment and were assessed by three tasks related to decision-making [Iowa Gambling Task (IGT), Balloon Analogue Risk Task (BART), Probabilistic Reversal Learning Task (PRLT)]. RESULTS: People with AN had poorer performance on the IGT and made less risky choices on the BART, whereas performances were not different on PRLT. Notably, AN patients with a current major depressive disorder showed similar performance to those with no current major depressive disorder. CONCLUSION: These results tend to confirm an impaired decision making-process in people with AN and suggest that various cognitive processes such as inhibition to risk-taking or intolerance of uncertainty may underlie this condition Furthermore, these impairments seem unrelated to the potential co-occurent major depressive disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,321 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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