Over‐evaluation of thoughts about food: Differences across eating‐disorder subtypes and a preliminary examination of treatment effects
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Over‐evaluation of food, shape and weight is a multi‐faceted component of cognitive‐behavioral models of eating disorders. One specific aspect of over‐evaluation of food is a cognitive distortion known as thought‐shape fusion (TSF). TSF is purported to be specific to eating pathology; however, research has not yet elucidated whether individuals across the subtypes of eating disorders are differentially susceptible to this phenomenon. Furthermore, it remains unclear whether susceptibility to TSF decreases over the course of treatment. Method TSF, eating pathology, and generalized psychopathology were assessed in 76 individuals with eating disorders. Changes in TSF from pre‐ to post‐treatment were assessed in a subset of participants (n = 24). Results Individuals with the binge/purge subtype of anorexia nervosa were more susceptible to TSF than were individuals with bulimia nervosa or the restrictive subtype of anorexia nervosa. Increased TSF corresponded with higher levels of eating pathology, depression, and impulsivity. In addition, there were decreases in TSF over the course of treatment. Discussion The observed differences in TSF susceptibility across eating disorder subtypes suggests that subtypes may be differentially prone to over‐evaluation of thoughts about food, which represents a facet of one of the core maintenance mechanisms in cognitive‐behavioral models of eating disorders. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. (Int J Eat Disord 2014; 47:302–309)
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».