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Enregistrement W2474895173 · doi:10.1002/erv.2459

Does the Interpersonal Model Generalize to Obesity Without Binge Eating?

2016· article· en· W2474895173 sur OpenAlexaff
Gianluca Lo Coco, Rachel Sutton, Giorgio A. Tasca, Laura Salerno, Veronica Oieni, Angelo Compare

Notice bibliographique

RevueEuropean Eating Disorders Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvereatingBinge eatingBinge-eating disorderEating disordersPsychologyObesityInterpersonal communicationPsychopathologyAffect (linguistics)Clinical psychologyPsychiatryDevelopmental psychologyMedicineBulimia nervosaInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interpersonal model has been validated for binge eating disorder (BED), but it is not yet known if the model applies to individuals who are obese but who do not binge eat. The goal of this study was to compare the validity of the interpersonal model in those with BED versus those with obesity, and normal weight samples. Data from a sample of 93 treatment-seeking women diagnosed with BED, 186 women who were obese without BED, and 100 controls who were normal weight were examined for indirect effects of interpersonal problems on binge eating psychopathology mediated through negative affect. Findings demonstrated the mediating role of negative affect for those with BED and those who were obese without BED. Testing a reverse model suggested that the interpersonal model is specific for BED but that this model may not be specific for those without BED. This is the first study to find support for the interpersonal model in a sample of women with obesity but who do not binge. However, negative affect likely plays a more complex role in determining overeating in those with obesity but who do not binge. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd and Eating Disorders Association.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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