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Enregistrement W3091984787 · doi:10.1002/jclp.23065

Self‐esteem and binge eating: Do patients with binge eating disorder endorse more negatively worded items of the Rosenberg Self‐Esteem Scale?

2020· article· en· W3091984787 sur OpenAlexaff
Gianluca Lo Coco, Laura Salerno, Sonia Ingoglia, Giorgio A. Tasca

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBinge-eating disorderBinge eatingDistressClinical psychologySelf-esteemInterpersonal communicationPsychological distressObesityScale (ratio)Perfectionism (psychology)Eating disordersPsychiatryBulimia nervosaSocial psychologyMental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Self-esteem is a core aspect of eating disorder symptomatology. This study aims to examine whether method effects associated with negatively worded items of the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES) may interact the negative self-evaluations experienced by patients with obesity and binge eating disorder (BED). We also examined whether negatively worded items were associated with psychological distress and eating symptoms. METHOD: Five hundred thirty three female outpatients (mean age: 42.59) with BED (n = 160) or obesity without BED (n = 373) completed the RSES and measures of interpersonal problems, psychological distress, and eating symptoms. RESULTS: Patients with BED responded more strongly to the negatively worded items of the RSES than those with obesity. The RSES negatively worded item factor was negatively associated with higher interpersonal problems, psychological distress, and binge eating. CONCLUSIONS: Patients with BED may be more responsive to negatively phrased items on the RSES consistent with their negative self-evaluations and self-perceptions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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