Characteristics of Avoidant/Restrictive Food Intake Disorder in Children and Adolescents: A “New Disorder” in DSM-5
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the DSM-5 diagnosis of Avoidant/Restrictive Food Intake Disorder (ARFID) in children and adolescents with poor eating not associated with body image concerns. METHODS: A retrospective case-control study of 8-18-year-olds, using a diagnostic algorithm, compared all cases with ARFID presenting to seven adolescent-medicine eating disorder programs in 2010 to a randomly selected sample with anorexia nervosa (AN) and bulimia nervosa (BN). Demographic and clinical information were recorded. RESULTS: Of 712 individuals studied, 98 (13.8%) met ARFID criteria. Patients with ARFID were younger than those with AN (n = 98) or BN (n = 66), (12.9 vs. 15.6 vs. 16.5 years), had longer durations of illness (33.3 vs. 14.5 vs. 23.5 months), were more likely to be male (29% vs. 15% vs. 6%), and had a percent median body weight intermediate between those with AN or BN (86.5 vs. 81.0 and 107.5). Patients with ARFID included those with selective (picky) eating since early childhood (28.7%); generalized anxiety (21.4%); gastrointestinal symptoms (19.4%); a history of vomiting/choking (13.2%); and food allergies (4.1%). Patients with ARFID were more likely to have a comorbid medical condition (55% vs. 10% vs. 11%) or anxiety disorder (58% vs. 35% vs. 33%) and were less likely to have a mood disorder (19% vs. 31% vs. 58%). CONCLUSIONS: Patients with ARFID were demographically and clinically distinct from those with AN or BN. They were significantly underweight with a longer duration of illness and had a greater likelihood of comorbid medical and/or psychiatric symptoms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».