Alexithymia and binge eating in obese outpatients who are starting a weight‐loss program: A structural equation analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether obese patients with binge eating (BE) have higher alexithymic features; to explore the different relationships between psychological features (alexithymia, depression, and anxiety) and BE. METHOD: Three hundred sixty one obese BE-patients were evaluated for alexithymia, psychological distress, and BE. Alexithymia was measured with the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20); BE was assessed with the BE Scale (BES), and depression and anxiety symptoms were evaluated with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). RESULTS: Patients with BE reported significantly higher TAS-20 total scores than those without BE (p < .001). The SEM analysis showed that the difficulty in identifying feelings (DIF) and difficulty in describing feelings (DDF) components of alexithymia affected BE along different pathways. DIF was found as a major factor influencing altered eating both directly (p = .20*) and above all through the mediation of psychological distress (p = .19***), whereas DDF affected BE only through psychological distress at a lesser extent (p = .09**). DISCUSSION: Alexithymic difficulties in affective awareness may play an important role in the onset and maintenance of BE, especially when patients experienced anxiety and depression symptoms. Clinicians involved in the management of obesity should address the combination of alexithymic traits and emotional distress by planning effective client-focused interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».