Holistically addressing motivation and maladaptive traits in anorexia nervosa: Impact on prognosis and treatment outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Anorexia Nervosa (AN) is a serious psychiatric disorder, characterized by restriction of energy intake, low body weight, intense fear of weight gain, and a disturbance in body weight self-perception. Severe and Enduring AN (SE-AN) is a long-lasting (typically 5-7 or more years and marked by several unsuccessful treatment attempts) form of AN. Traditional treatments, centering on weight restoration and core eating pathology, may be part of the reason rates of treatment dropout are high and long-term outcomes are poor, particularly in SE-AN. For SE-AN patients, who have a past marked by failed traditional treatment attempts, multidimensional treatments, addressing motivation to change and maladaptive traits, may improve a range of patient outcomes outside of eating-related symptoms, such as quality of life and interpersonal functioning.The objective of this narrative review is to briefly examine motivation-related factors (e.g., hope and readiness to change), experiential avoidance, perfectionism, and obsessive-compulsiveness, and the impact of treatment approaches incorporating these individual characteristics on various patient outcomes. In conclusion, a holistic, multidimensional, person-centred recovery approach that accounts for (a) illness severity/ chronicity, (b) individual traits, and (c) motivational factors (with a secondary focus on weight gain/eating pathology), could improve quality of life outcomes, particularly in SE-AN. Additionally, integrating patient perspectives, insights, and values into developing/testing novel person-centred interventions is paramount in order to holistically address the underlying biopsychosocial causes and perpetuating factors of AN, and to better understand the trajectory of chronicity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».