Emerging trends in eating disorders among sexual and gender minorities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review the recent literature on eating disorders, disordered eating behaviors (DEB), and body image dissatisfaction among sexual and gender minority populations, including, but not limited to, gay, lesbian, bisexual, and transgender people. RECENT FINDINGS: Overall, eating disorders, DEB, and body dissatisfaction are common among sexual and gender minority populations. Lifetime prevalence for anorexia nervosa (1.7%), bulimia nervosa (1.3%), and binge-eating disorder (2.2%) diagnoses are higher among sexual minority adults compared with cisgender heterosexual adults in the United States. Lifetime prevalence of eating disorders by self-report of a healthcare provider's diagnosis are 10.5% for transgender men and 8.1% for transgender women in the United States, including anorexia nervosa (4.2 and 4.1%) and bulimia nervosa (3.2 and 2.9%), respectively. DEB may be perpetuated by minority stress and discrimination experienced by these individuals. Body dissatisfaction may be a core stressor experienced by transgender people; gender dysphoria treatment has been shown to increase body satisfaction. A particular clinical challenge in caring for transgender youth with eating disorders is the standard use of growth charts based on sex. SUMMARY: Novel research demonstrates that sexual and gender minorities with eating disorders have unique concerns with regards to disordered eating and body image.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».