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Enregistrement W2166056197 · doi:10.2337/dc13-1637

The mSCOFF for Screening Disordered Eating in Pediatric Type 1 Diabetes

2014· letter· en· W2166056197 sur OpenAlexaff
Caroline Zuijdwijk, Susan A. Pardy, Jeff Dowden, Anna Dominic, Tracey Bridger, Leigh Anne Newhook

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2014
Typeletter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchJaneway Children's Health and Rehabilitation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusType 1 diabetesEating disordersPopulationPediatricsDisordered eatingType 2 diabetesPsychiatryEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Screening for eating disorders (EDs) in adolescent females with type 1 diabetes (T1D) is recommended by national guidelines because of the increased risk of EDs in this population and the premature morbidity and mortality associated with this dual diagnosis (1). Currently, no ED screening tool has been validated and accepted for clinical use in T1D. We modified the SCOFF ED screening questionnaire for this population (mSCOFF) and compared it with the Eating Disorder Inventory-3 (EDI-3) in 43 adolescent females with T1D (mean ± SD age 15.8 ± 1.7 years, diabetes duration 7.6 ± 3.9 years, BMI 25.5 ± 3.5 kg/m2, A1C 8.4 ± 1.4% [68 mmol/mol]). Patients with known ED were excluded. This study had institutional ethics board approval. The EDI-3 is a reliable, valid, 91-item self-report measure for screening ED risk (2). A modified form of the EDI (mEDI) eliminates questions related to diabetes-imposed dietary …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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