Radcliffe ARFID Workgroup: Toward operationalization of research diagnostic criteria and directions for the field
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Since its introduction to the psychiatric nomenclature in 2013, research on avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) has proliferated highlighting lack of clarity in how ARFID is defined. METHOD: In September 2018, a small multi-disciplinary pool of international experts in feeding disorder and eating disorder clinical practice and research convened as the Radcliffe ARFID workgroup to consider operationalization of DSM-5 ARFID diagnostic criteria to guide research in this disorder. RESULTS: By consensus of the Radcliffe ARFID workgroup, ARFID eating is characterized by food avoidance and/or restriction, involving limited volume and/or variety associated with one or more of the following: weight loss or faltering growth (e.g., defined as in anorexia nervosa, or by crossing weight/growth percentiles); nutritional deficiencies (defined by laboratory assay or dietary recall); dependence on tube feeding or nutritional supplements (≥50% of daily caloric intake or any tube feeding not required by a concurrent medical condition); and/or psychosocial impairment. CONCLUSIONS: This article offers definitions on how best to operationalize ARFID criteria and assessment thereof to be tested in existing clinical populations and to guide future study to advance understanding and treatment of this heterogeneous disorder.
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 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 | 0,199 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».