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Enregistrement W3034253694 · doi:10.1016/j.biopsych.2020.06.003

Development of Disordered Eating Behaviors and Comorbid Depressive Symptoms in Adolescence: Neural and Psychopathological Predictors

2020· article· en· W3034253694 sur OpenAlexaff
Zuo Zhang, Lauren Robinson, Tianye Jia, Erin Burke Quinlan, Nicole Tay, Congying Chu, Edward D. Barker, Tobias Banaschewski, Gareth J. Barker, Arun L.W. Bokde, Herta Flor, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Bernd Ittermann, Jean‐Luc Martinot, Argyris Stringaris, Jani Penttilä, Betteke Maria van Noort, Yvonne Grimmer, Marie‐Laure Paillère Martinot, Corinna Isensee, Andreas Becker, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Sarah Hohmann, Juliane H. Fröhner, Michael N. Smolka, Henrik Walter, Robert Whelan, Günter Schumann, Ulrike Schmidt, Sylvane Desrivières

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHorizon 2020Sixth Framework ProgrammeSeventh Framework ProgrammeUniversité Paris-SudShireUniversité Paris-SaclayFondation pour la Recherche MédicaleEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheMedical Research CouncilUniversité Paris DescartesMedical Research FoundationUniversität HeidelbergEuropean CommissionSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustNIHR Maudsley Biomedical Research CentreDeutsche ForschungsgemeinschaftKing's College LondonFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchKing’s College LondonNational Institutes of HealthFondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée
Mots-clésPsychopathologyEating disordersPsychologyBinge eatingAttention deficit hyperactivity disorderClinical psychologyPsychiatryMajor depressive disorderDisordered eatingMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,770

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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