Eating disorder subtypes differ in their rates of psychosocial improvement over treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with Anorexia Nervosa (AN) are renowned for their poor short- and long-term treatment outcomes. To gain more insight into the reasons for these poor outcomes, the present study compared patients with AN-R (restrictive subtype), AN-BP (binge-purge subtype), bulimia nervosa (BN), and eating disorder not otherwise specified (EDNOS) over 12 weeks of specialized eating disorders treatment. Eighty-nine patients completed the Eating Disorder Examination- Questionnaire (EDE-Q) and various measures of psychosocial functioning at baseline, and again after weeks 3, 6, 9, and 12 of treatment. RESULTS: Multilevel modeling revealed that, over the 12 weeks, patients with AN-BP and AN-R had slower improvements in global eating disorder pathology, shape concerns, and self-compassion than those with EDNOS and BN. Patients with AN-BP had slower improvements in shame, social safeness (i.e., feelings of warmth in one's relationships), and received social support compared to those with AN-R, BN, and EDNOS. CONCLUSIONS: These findings support the need for more effective and comprehensive clinical interventions for patients with AN and especially AN-BP. Results also highlight not-yet studied processes that might contribute to the poor outcomes AN patients often face during and after treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».