I weigh therefore I am: Implications of using different criteria to define overvaluation of weight and shape in binge‐eating disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research suggests that overvaluation of weight and shape is a clinical feature in binge-eating disorder (BED). However, this construct has been differentially defined in the literature even when using the same measure. Here we compare two cut-offs that have previously been used to differentiate clinical and subthreshold overvaluation using the EDE-Q. METHOD: Individuals with BED (n = 72, 93% female) and no history of an eating disorder (NED; n = 21, 91% female) completed measures of eating disorder (ED) and general psychopathology online. Individuals with BED were categorized as having clinical or subthreshold overvaluation using two different cut-offs used in previous studies. The clinical, subthreshold, and NED groups were compared on ED and general psychopathology. The association between overvaluation and psychopathology was also assessed in the BED and NED groups. RESULTS: The two cut-offs yielded identical results, with individuals in the clinical overvaluation group reporting greater ED psychopathology than those in the subthreshold and NED groups. When considered as a continuous variable, overvaluation was a significant predictor of both ED-related and general psychopathology. DISCUSSION: The two cut-offs yielded identical results, likely due to the high internal consistency between overvaluation items. Under such circumstances, the use of either cut-off seems appropriate. However, given the associations reported in the regression analyses, we propose that considering overvaluation as a dimensional variable, rather than a categorical one, may have greater utility.
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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 | 0,042 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».