Eating disorder symptom trajectories in adolescence: effects of time, participant sex, and early adolescent depressive symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescence is a period of developmental risk for eating disorders and eating disorder symptoms. This study aimed to describe the prevalence and trajectory of five core eating disorder behaviours (binge eating, purging, fasting, following strict dietary rules, and hard exercise for weight control) and a continuous index of dietary restraint and eating, weight and shape concerns, in a cohort of male and female adolescents followed from 14 to 20 years. It also aimed to determine the effect of early adolescent depressive symptoms on the prevalence and trajectory of these different eating disorder symptoms. Participants (N = 1,383; 49% male) were drawn from the Western Australian Pregnancy Cohort (Raine) Study, a prospective cohort study that has followed participants from pre-birth to age 20 years. An adapted version of the Eating Disorder Examination-Questionnaire was used to assess eating disorder symptoms at ages 14, 17 and 20 years. The Beck Depression Inventory for Youth was used to assess depressive symptoms at age 14. Longitudinal changes in the prevalence of eating disorder symptoms were tested using generalised estimating equations and linear mixed models. RESULTS: Symptom trajectories varied according to the eating disorder symptom studied, participant sex, and the presence of depressive symptoms in early adolescence. For males, eating disorder symptoms tended to be stable (for purging, fasting and hard exercise) or decreasing (for binge eating and global symptom scores) from 14 to 17 years, and then stable to 20 years. For females, fasting and global symptom scores increased from age 14 to peak in prevalence at age 17. Rates of binge eating in females were stable from age 14 to age 17 and increased significantly thereafter, whilst rates of purging and hard exercise increased from age 14 to age 17, and then remained elevated through to age 20. Depressive symptoms at age 14 impacted on eating disorder symptom trajectories in females, but not in males. CONCLUSIONS: Prevention, screening and intervention initiatives for adolescent eating disorders need to be tailored to gender and age. Purging behaviour appears to be an important target for work with early to middle adolescent females.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».