The Impact of Retrospective Childhood Maltreatment on Eating Disorders as Mediated by Food Addiction: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current study aimed to test whether food addiction (FA) might mediate the relationship between the presence of a history of childhood maltreatment and eating disorder (ED) symptom severity. Methods: Participants were 231 patients with ED presenting between May 2017 and January 2020 to a daycare treatment facility for assessment and management with mainly the Eating Disorder Inventory-2 (EDI-2), the Child Trauma Questionnaire (CTQ), and the Yale Food Addiction Scale (YFAS 2.0). Results: Participants had a median age of 24 (interquartile range (IQR) 20–33) years and manifested anorexia nervosa (61.47%), bulimia nervosa (16.88%), binge-eating disorders (9.09%), and other types of ED (12.55%). They were grouped into those likely presenting FA (N = 154) and those without FA (N = 77). The group with FA reported higher scores on all five CTQ subscales, as well as the total score of the EDI-2 (p < 0.001). Using mediation analysis; significant indirect pathways between all CTQ subscales and the EDI-2 total score emerged via FA, with the largest indirect effect emerging for physical neglect (standardized effect = 0.208; 95% confidence interval (CI) 0.127–0.29) followed by emotional abuse (standardized effect = 0.183; 95% CI 0.109–0.262). Conclusion: These results are compatible with a model in which certain types of childhood maltreatment, especially physical neglect, may induce, maintain, and/or exacerbate ED symptoms via FA which may guide future treatments.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».