A Theoretical and Empirical Linkage between Road Accidents and Binge Eating Behaviors in Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at identifying specific clusters of maladaptive emotional–behavioral symptoms in adolescent victims of motorbike collisions considering their scores on alexithymia and impulsivity in addition to examining the prevalence of clinical binge eating behaviors (respectively through the Youth Self-Report (YSR), Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20), Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11), and Binge Eating Scale (BES)). Emotional–behavioral profiles, difficulties in identifying and describing feelings, impulsivity, and binge eating behaviors have been assessed in 159 adolescents addressing emergency departments following motorbike collisions. Our results showed a cluster of adolescents with clinical binge eating behaviors, high rates of motorbike accidents, and high levels of internalizing and externalizing problems, alexithymia, and impulsivity (23.3% of the sample); a second cluster of adolescents with clinical binge eating behaviors, a moderate number of collisions, and moderate levels of emotional and behavioral problems on the above four dimensions (25.8% of the sample); and a third cluster of youth without clinical binge eating behaviors, with a moderate number of accidents, and with low scores on the four dimensions (50.9% of the sample). Adolescents of Cluster 1 showed a higher likelihood to be involved in motorbike collisions than the youth in Clusters 2 and 3 (p < 0.0001). We suggest that adolescents’ motor collisions could be associated with their difficulties in emotion regulation and with their impaired psychological profiles, which could also underpin their disordered eating. The identification of specific clusters of psychopathological symptoms among this population could be useful for the construction of prevention and intervention programs aimed at reducing motor collision recidivism and alleviating co-occurring psychopathologies.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».