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Enregistrement W2891758080 · doi:10.6000/1929-4247.2018.07.03.4

Prevalence of Eating Disorders among Female College Students of Northern Broader University, Arar, Kingdom of Saudi Arabia

2018· article· en· W2891758080 sur OpenAlexvenueno aff
Waseem Fatima, Rizwan Fatima, Nida Suhail Anwar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKingdomFamily medicineEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The study aimed at examining the prevalence and correlates of eating disorder among female college students of Northern Broader University, Arar city, Kingdom of Saudi Arabia. Methods: A cross sectional survey was conducted among female college students. The total sample size was 160 (66.66% of total population of college) and stratified random sampling technique was used to select female students age ranged between 18 and 23 years from faculty of medical and faculty of applied medical science. Subjects were ask to fill pre tested questionnaire about socioeconomic status, age at menarche, body image and Eating attitude test 26 (EAT 26), there height and weight were measured and BMI was calculated. Results: Out of 160 female college students only 120 (75%) returned completely filled questionnaires and they were considered for statistical analysis. It was found that, 32 (26.66%) of study population scored 20 or above, which is the cutoff point of EAT-26, indicating negative eating attitudes. There was significant difference found in prevalence of disordered eating attitudes in different BMI ranges. However, the association between student’s age at menarche and abnormal eating attitude was not statistically significant. Conclusion: The findings support our hypothesis of a relatively high rate of abnormal eating attitudes (as reflected by high EAT-26 score) in this population. The results have important implication for increasing awareness about an emerging clinical problem. The prevalence of eating disorder is the most useful measure for planning health care facilities, as it indicates the demand for care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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