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Enregistrement W2094019307 · doi:10.1002/eat.20670

Substance use disorders in women with anorexia nervosa

2009· article· en· W2094019307 sur OpenAlexaff
Tammy L. Root, Andréa Poyastro Pinheiro, Laura M. Thornton, Michael Strober, Fernando Fernández‐Aranda, Harry Brandt, Steve Crawford, Manfred M. Fichter, Katherine A. Halmi, Craig Johnson, Allan S. Kaplan, Kelly L. Klump, Maria La Via, James E. Mitchell, D. Blake Woodside, Alessandro Rotondo, Wade H. Berrettini, Walter H. Kaye, Cynthia M. Bulik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésAnorexia nervosaEating disordersPsychologyPsychiatrySubstance usePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We examined prevalence of substance use disorders (SUD) in women with: (1) anorexia nervosa (AN) restricting type (RAN); (2) AN with purging only (PAN); (3) AN with binge eating only (BAN); and (4) lifetime AN and bulimia nervosa (ANBN). Secondary analyses examined SUD related to lifetime purging behavior and lifetime binge eating. METHOD: Participants (N = 731) were drawn from the International Price Foundation Genetic Studies. RESULTS: The prevalence of SUD differed across AN subtypes, with more in the ANBN group reporting SUD than those in the RAN and PAN groups. Individuals who purged were more likely to report substance use than those who did not purge. Prevalence of SUD differed across lifetime binge eating status. DISCUSSION: SUD are common in AN and are associated with bulimic symptomatology. Results underscore the heterogeneity in AN, highlighting the importance of screening for SUD across AN subtypes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations116
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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