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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».