Exploring Alexithymia, Depression, and Binge Eating in Self-Reported Eating Disorders in Women
Notice bibliographique
Résumé
TOPIC: Binge eating is often a way of life for many women even if the diagnostic criteria for the tentative DSM-IV-TR diagnosis of binge eating disorder is not met. METHODS: Binge eating was conceptualized as a problem in affect regulation. Affective indices of alexithymia and depression were measure with the Toronto Alexithymia Scale (TAS), the Alexithymia-Provoked Response Questionnaire (APQR), and the Beck Depression Inventory (BDI), respectively. This study was an exploratory study of 65 subjects, 35 of whom self-reported as eating disordered and 30 as non-eating disordered. FINDINGS: Of the eating-disordered subjects, 95% scored significantly on the Eating Habits Checklist as binge eaters, 18% as anorexic, and 23% as bulimic. Significant relationships were found between alexithymia and binge eating and depression. A stepwise logistic regression found that both alexithymia and depression discriminated between women with and without binge eating at .001 and .002, respectively. CONCLUSIONS: This study found that alexithymia was more highly correlated with binge eating than with either anorexia or bulimia. In addition, a significant history of trauma and health problems for those who reported as binge eaters was reported. Implications for practice are discussed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».