Does family‐based treatment reduce the need for hospitalization in adolescent anorexia nervosa?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the timing and number of days of hospitalization during the course of treatment, hospitalization effects on outcome, and predictors and moderators of the use of hospitalization in adolescents with anorexia nervosa (AN). METHOD: Data used in this study were collected from 158 adolescents (ages 12 to 18 years of age) who met DSM-IVTR criteria for AN (exclusive of the amenorrhea criteria) randomized to receive either Family Based Treatment (FBT) or Systemic Family Therapy (SyFT) in a 7 site study. RESULTS: The trajectory of hospital day use is similar in the first 5 weeks irrespective of treatment allocation. However, days of hospitalization continued to increase throughout SyFT but leveled off in FBT after ∼5 weeks of treatment. Early hospitalization was a negative predictor for improvements in percent weight change for both treatment groups (t(1)=2.6, p = 0.011). Co-morbid psychopathology predicted early hospital use in both treatments. Higher levels of eating related obsessions and depression moderated hospitalization rates suggesting that FBT reduces early hospitalization rates compared to SyFT for these subgroups. DISCUSSION: These data support and extend findings from previous studies by identifying patterns of hospital use, and predictors and moderators of treatment effect for early hospitalization use in adolescent AN. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.(Int J Eat Disord 2016; 49:891-894).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».