Epidemiology of anorexia nervosa in a French community-based sample of 39,542 adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess the prevalence of DSM-IV anorexia nervosa criteria, anorexia nervosa and subthreshold subgroups, and their incidence between the ages of 12 and 17 years using Cole’s international thinness cut-offs, and to characterize these anorexic adolescents by parental socioeconomic status and whether or not they reported receiving treatment. Method: In all, a representative sample of 39,542 French adolescents (19,658 girls and 19,884 boys) was recruited in a cross-sectional study in 2008. Anorexia nervosa DSM-IV diagnosis was determined by a self-administered questionnaire. Results: Among females, 0.5% (n = 105) met criteria for anorexia nervosa between the ages of 12 and 17 years, whereas among males, the prevalence was 0.03% (n = 6). In females, the prevalence of sub-threshold anorexia nervosa was found to be between 1.2% (n = 216) and 3.3% (n = 618); more than 75% were of the restrictive subtype. The highest incidence of anorexia nervosa was at 16 years. There was also a greater prevalence of sub-threshold anorexia nervosa subgroups among subjects with high parental socioeconomic status. More than half of the female adolescents who met the anorexia nervosa criteria reported receiving treatment for their disorder, versus 23% to 40% of the adolescents in the sub-threshold subgroups (P sample of adolescents. Using Cole’s international thinness cut-off could improve international comparability among studies. Adolescents from the higher socioeconomic categories were more likely to be anorexic.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».