An Evolutionary Genetic Perspective of Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Eating disorders (ED) including anorexia nervosa (AN), bulimia nervosa (BN), and binge eating disorder (BED) affect up to 5% of the population in Western countries. Risk factors for developing an ED include personality traits, family environment, gender, age, ethnicity, and culture. Despite being moderately to highly heritable with estimates ranging from 28 to 83%, no genetic risk factors have been conclusively identified. Our objective was to explore evolutionary theories of EDs to provide a new perspective on research into novel biological mechanisms and genetic causes of EDs. We developed a framework that explains the possible interactions between genetic risk and cultural influences in the development of ED. The framework includes three genetic predisposition categories (people with mainly AN restrictive gene variants, people with mainly BED variants, and people with gene variants predisposing to both diseases) and a binary variable of either the presence or absence of pressure to be thin. We propose novel theories to explain the overlapping characteristics of the subtypes of AN (binge/purge and restrictive), BN, and BED. For instance, mutations/structural gene variants in the same gene causing opposite effects or mutations in nearby genes resulting in partial disequilibrium for the genes causing AN (restrictive) and BED may explain the overlap of phenotypes seen in AN (binge/purge).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».