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Enregistrement W2224919970 · doi:10.4172/cep.1000104

Cognitive-Affective Status in Anorexia Nervosa: Self-image and Absence of Positive Emotions

2015· article· en· W2224919970 sur OpenAlexaboutno aff
Suzanna Lundblad, Jónas Magnússon, Bertil Hansson, Trevor Archer

Notice bibliographique

RevueChalmers Publication Library (Chalmers University of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyAffect (linguistics)Anorexia nervosaToronto Alexithymia ScaleClinical psychologyAnorexiaEating disordersCognitionDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationships between eating disorder patterns (Eating Disorders Examination Questionnaire), alexithymia (Toronto Alexithymia Scale) and cognitive-affective (Positive Affect Negative Affect Schedule) status in forty-nine patients presenting AN in an age- and education-matched comparison with thirty-four healthy controls were investigated. AN patients expressed higher levels of restraint, eating concern, shape concern, weight concern and a higher global score on the Eating Disorders Examination Questionnaire. These responses were accompanied by higher scores on Emotional identifying, Emotional describing, Emotional orientation and Total scoring on the Toronto Alexithymia Scale. AN patients expressed also less positive affect (PA) and more negative affect (NA) than the healthy matched controls. Linear regression analysis indicated that three factors predicted the AN condition, namely Shape concern (β = 0.689) and Weight concern (β = 0.570) whereas PA was counter-predictive (β = -0.291), whereas for the Control condition, only PA was predictive (β = 0.350). The present findings are discussed from a perspective of documented regional brain dysfunctions underlying cognitive and emotional domains that have been obtained from neuro-imaging studies of anorexia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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