Prevalence and Correlates of Exercise Addiction in the Presence vs. Absence of Indicated Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Despite the many benefits of regular, sustained exercise, there is evidence that exercise can become addictive, to the point where the exerciser experiences negative physiological and psychological symptoms, including withdrawal symptoms upon cessation, training through injury, and the detriment of social relationships. Furthermore, recent evidence suggests that the etiology of exercise addiction is different depending on the presence or absence of eating disorders. The aim of this study was to explore to what extent eating disorder status, body dysmorphic disorder, reasons for exercise, social media use, and fitness instructor status were associated with exercise addiction, and to determine differences according to eating disorder status. The key findings showed that the etiology of exercise addiction differed according to eating disorder status, with variables including social media use, exercise motivation, and ethnicity being uniquely correlated with exercise addiction only in populations with indicated eating disorders. Furthermore, body dysmorphic disorder was highly prevalent in subjects without indicated eating disorders, and could be a primary condition in which exercise addiction is a symptom. It is recommended that clinicians and practitioners working with patients who present with symptoms of exercise addiction should be screened for eating disorders and body dysmorphic disorder before treatments are considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».