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Enregistrement W3013773330 · doi:10.1002/eat.23269

Weight suppression and weight maintenance following treatment of anorexia nervosa

2020· article· en· W3013773330 sur OpenAlexaff
Blair Uniacke, Evelyn Attia, Allan S. Kaplan, B. Timothy Walsh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésWeight lossAnorexia nervosaBody mass indexWeight changeBody weightMaintenance therapyWeight gainFluoxetinePlaceboMedicinePsychologyInternal medicineObesityEating disordersPsychiatryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The value of weight suppression (WS) in predicting the course of anorexia nervosa (AN) is uncertain. The objective of this study was to determine, using data from a previously published study, whether patients who remain weight suppressed following restoration to a minimally normal weight are at greater risk for relapse. METHOD: Following weight restoration, 93 women with AN were randomly assigned to receive fluoxetine or placebo along with cognitive behavioral therapy for 1 year. WS (highest adult weight minus current weight), body mass index (BMI), and their interaction were assessed as predictors of change in weight over the first 28 days, of successful weight maintenance at 6 and 12 months, and of time to relapse. RESULTS: Neither WS nor its interaction with BMI predicted successful weight maintenance at 6 and 12 months, time to relapse, or weight change over the first 28 days following discharge. DISCUSSION: This study found that WS does not substantially impact the likelihood of successful weight maintenance or time to relapse following restoration to a minimally normal weight in AN.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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