Characteristics and clinical trajectories of patients meeting criteria for avoidant/restrictive food intake disorder that are subsequently reclassified as anorexia nervosa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the initial assessment profiles and early treatment trajectories of youth meeting the criteria for avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) that were subsequently reclassified as anorexia nervosa (AN). METHOD: A retrospective cohort study of patients assessed and treated in a tertiary care eating disorders (ED) program was completed. RESULTS: Of the 77 included patients initially meeting criteria for ARFID, six were reclassified as having AN (7.8%) at a median rate of 71 days after the first assessment. Patients in this cohort presented at very low % treatment goal weight (median 71.6%), self-reported abbreviated length of illness (median 6 months), and exhibited low resting heart rates (median 46 beats per minute). Nutrition and feeding focused worries related more to general health as opposed to specific weight and shape concerns or fears at assessment in half of those reclassified with AN. Treatment at the 6-month mark varied among patients, but comprised family and individual therapy, as well as prescription of psychotropic medication. CONCLUSION: Prospective longitudinal research that utilizes ARFID-specific as well as traditional eating disorder diagnostic measures is required to better understand how patients with restrictive eating disorders that deny fear of weight gain can be differentiated and best treated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».