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Enregistrement W2170572522 · doi:10.1002/eat.20562

Predictors of family functioning in carers of individuals with anorexia nervosa

2008· article· en· W2170572522 sur OpenAlexaff
Gina Dimitropoulos, Jacqueline Carter, Reva Schachter, D. Blake Woodside

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDistressClinical psychologySocial supportPopulationFamily caregiversPsychiatryMedicineGerontologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of the present study was to determine influences on caregiver distress and family functioning in AN using the stress process model. METHOD: Using a cross-sectional design, self-report measures were disseminated to 63 family members of inpatients with long-term AN. Outcome measures included the Family Assessment Device and the General Health Questionnaire. RESULTS: Multiple regression analysis of family functioning resulted in a model predicting 38% of the variance. Burden, conflict regarding AN and the caregiving role, attitudes and actions of other family members toward the person with AN, family stigma, and social support were predictive of family functioning. In contrast, caregiver psychological distress was poorly predicted by the independent variables, with only 11% of the variance explained. CONCLUSION: These findings demonstrate the utility of the stress process model for predicting family functioning in this population, and suggest potential targets of intervention for clinicians working with caregivers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations71
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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