Implicit bias to food and body cues in eating disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rigid, restrictive eating patterns, fear of gaining weight, body image concerns, but also binge eating episodes with loss of control leading to overweight, at times followed by compensatory measures to control weight, are typical symptoms in eating disorders (EDs). The regulation of food intake in EDs may underlie explicit processes that require cognitive insight and conscious control or be steered by implicit mechanisms that are mostly automatic, rapid, and associated with affective-rather than cognitive-processing. While introspection is not capable of assessing implicit responses, so-called indirect experimental tasks can assess implicit responses underlying a specific behavior by-passing the participant's consciousness. Here, we aimed to present the current evidence regarding studies on implicit biases to food and body cues in patients with EDs. METHODS: We performed a systematic review (PRISMA guidelines). We included controlled studies performed in clinical ED cohorts (vs. healthy control subjects or another control condition, e.g., restrictive vs. binge/purge AN) and using at least one indirect assessment method of interest. RESULTS: Out of 115 screened publications, we identified 29 studies fulfilling the eligibility criteria, and present a synthesis of the essential findings and future directions. CONCLUSION: In this emerging field of research, the present work provides cornerstones of evidence highlighting aspects of implicit regulation in eating disorders. Applying both direct (e.g., self-reports) and indirect measures for the assessment of both explicit and implicit responses is necessary for a comprehensive investigation of the interplay between these different regulatory mechanisms and eating behavior. Targeted training of implicit reactions is already in use and represents a useful future tool as an add-on to standard psychotherapeutic treatments in the battle against eating disorders. EVIDENCE LEVEL: 1 (systematic review).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».