Testing predictions of the emotion regulation model of binge‐eating disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The emotion regulation (ER) model of binge eating posits that individuals with binge-eating disorder (BED) experience more intense emotions and greater difficulties in ER than individuals without BED, leading them to binge eat as a means of regulating emotions. According to this model, individuals with BED should report greater difficulties in ER than their non-BED counterparts, the severity of these difficulties should be positively associated with BED symptoms, and this association should be stronger when individuals experience persistent negative emotions (i.e., depression). Studies examining these hypotheses, however, have been limited. METHOD: Data were collected from adults meeting the DSM 5 criteria for BED (n = 71; 93% female) and no history of an eating disorder (NED; n = 79; 83.5% female). Participants completed self-report measures of difficulties in ER, eating disorder (ED) psychopathology, and depression. RESULTS: Individuals with BED reported greater difficulties in ER compared to those with NED. Moreover, difficulties in ER predicted unique variance in binge frequency and ED psychopathology in BED. Depression moderated the association between ER difficulties and binge frequency such that emotion dysregulation and binge frequency were positively associated in those reporting high, but not low, depression levels. DISCUSSION: The association between difficulties in ER and ED pathology in BED suggests that treatments focusing on improving ER skills may be effective in treating this ED; however, the moderating effect of depression underscores the need for research on individual differences and treatment moderators. These findings suggest the importance of ER in understanding and treating BED.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».