Prevalence of Eating Disorders among Female College Students of Northern Broader University, Arar, Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».