Consequences of child emotional abuse, emotional neglect and exposure to intimate partner violence for eating disorders: a systematic critical review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Child maltreatment and eating disorders are significant public health problems. Yet, to date, research has focused on the role of child physical and sexual abuse in eating-related pathology. This is despite the fact that globally, exposure to emotional abuse, emotional neglect and intimate partner violence are the three of the most common forms of child maltreatment. The objective of the present study is to systematically identify and critically review the literature examining the association between child emotional abuse (EA), emotional neglect (EN), and exposure to intimate partner violence (IPV) and adult eating-disordered behavior and eating disorders. METHODS: A systematic search was conducted of five electronic databases: Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, and ERIC up to October 2015 to identify original research studies that investigated the association between EA, EN and children's exposure to IPV, with adult eating disorders or eating-disordered behavior using a quantitative research design. Database searches were complemented with forward and backward citation chaining. Studies were critically appraised using the Quality in Prognosis Studies (QUIPS) tool. RESULTS: A total of 5556 publications were screened for this review resulting in twenty-three articles included in the present synthesis. These studies focused predominantly on EA and EN, with a minority examining the role of child exposure to IPV in adult eating-related pathology. Prevalence of EA and EN ranged from 21.0% to 66.0%, respectively. No prevalence information was provided in relation to child exposure to IPV. Samples included predominantly White women. The methodological quality of the available literature is generally low. Currently, the available literature precludes the possibility of determining the extent to which EA, EN or child exposure to IPV have independent explanatory influence in adult eating-related pathology above what has been identified for physical and sexual abuse. CONCLUSIONS: While a large proportion of adults with eating disorders or eating-disordered behavior report EA, EN, or child exposure to IPV , there is a paucity of high-quality evidence about these relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».