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Enregistrement W2520526535 · doi:10.1002/eat.22620

The effect of acute weight restoration on dietary fat preference in hospitalized patients with anorexia nervosa

2016· article· en· W2520526535 sur OpenAlexaff
Janet Schebendach, Christine C. Call, Evelyn Attia, Michael J. Devlin, B. Timothy Walsh, Laurel Mayer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPreferenceFood preferenceAnorexia nervosaPsychologyWeight gainBody weightInternal medicineMedicineEating disordersClinical psychologyFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Individuals with anorexia nervosa (AN) restrict fat intake. The Geiselman Food Preference Questionnaire-I© (FPQ) is a validated self-report instrument that yields a fat preference score (>100 = high fat preference, <100 = low fat preference). The goal of the study was to assess the utility of the FPQ in patients with AN. SPECIFIC AIMS: (1) to examine change in fat preference scores before and after weight restoration in hospitalized patients; and (2) to compare patients' scores before and after weight restoration to scores from healthy participants (HPs). METHOD: The FPQ was completed by 88 patients and 115 HPs. RESULTS: Compared with HPs, patients had significantly lower fat preference scores before (74.03 ± 32.03 vs. 102.93 ± 16.89, P < 0.001) and after (81.51 ± 26.89 vs. 102.92 ± 16.89, P < 0.001) weight restoration. Fat preference scores increased with weight gain (74.03 + 32.03 vs. 81.51 + 26.89, P < 0.01) but did not normalize in AN. DISCUSSION: Acutely weight restored patients continue to endorse decreased preference for high fat foods. The FPQ may be a useful metric by which to assess improvements in diet during treatment. Further study is warranted to validate the FPQ against observed food intake in AN. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.(Int J Eat Disord 2017; 50:148-151).

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,284
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 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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