Screening High School Students for Eating Disorders: Validity of Brief Behavioral and Attitudinal Measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification can greatly impact the trajectory of eating disorders, and school-based screening is 1 avenue for identifying those at risk. To be feasible in a school setting, a screening program must use a brief, valid screening tool. The aim of this study was to assess how well brief attitudinal and behavioral survey items identify adolescents at risk in a large sample of high school students from across the United States. METHODS: Data were drawn from the National Eating Disorder Screening Program, the first-ever national eating disorders screening initiative for US high schools. A 2-stage, clustered sampling method was used to randomly select a subset of student screening forms (n = 5740), which included the Eating Attitudes Test (EAT-26), behavioral questions assessing the frequency of vomiting and binge eating in the past 3 months, and an attitudinal item that assessed preoccupation with thinness. RESULTS: Nearly 12% of females and 3% of males reported vomiting to control their weight and 17% of females and 10% of males reported binge eating 1 or more times per month. Approximately 24% of females and 8% of males report being preoccupied with being thinner. We found that the attitudinal measure yielded high sensitivity and specificity. Combined screening measures that used both the attitudinal and behavioral items yielded slightly higher sensitivity values than those found with the attitudinal measure alone. CONCLUSION: High school administrators should include items that assess both preoccupation with thinness as well as behavioral items that deal with eating disorders on student health surveys.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».