Exploring the Relationship Between Disordered Eating and Executive Function in a Non-Clinical Sample
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that individuals diagnosed with eating disorders (ED) may experience executive functioning deficits that help maintain their ED. Although this relationship is reported consistently in clinical samples, it is important to consider whether it holds for individuals with sub-clinical ED symptoms. One hundred eighty-eight university students participated in the present study examining the relationship between executive function (EF) and disordered eating behaviors. Participants completed a demographics questionnaire, self-report questionnaires measuring atypical eating behaviors (EAT-26; EDI-3), and a self-report measure of EF (BRIEF-A). Correlational analyses demonstrated significant positive associations between ED behaviors and problems with emotional control, shifting, inhibition, and self-monitoring. Six hierarchical multiple regressions were conducted, using EF scores to predict scores on EAT-26 subscales (Dieting, Bulimia, Total ED Risk) and EDI-3 scales (Drive for Thinness, Bulimia, Risk Composite). In all regression analyses, BRIEF-A Emotional Control emerged as a significant predictor. As would be expected, EDI-3 Bulimia scores were also predicted by problems with inhibition. These results provide preliminary evidence of an association between non-clinical patterns of disordered eating and executive dysfunction, specifically including the ability to control one's emotions, suggesting that emotional control problems may help predict ED risk. Future research could examine how these factors predict the development of eating disorders.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».