The Clinical Utility of Food Addiction: Characteristics and Psychosocial Impairments in a Treatment-Seeking Sample
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the characteristics of individuals seeking treatment for food addiction (FA), and the clinical utility of FA has yet to be established. To address these gaps, we examined (i) the demographic, eating pathology, and psychiatric conditions associated with FA and (ii) whether FA is associated with psychosocial impairments when accounting for eating-related and other psychopathology. Forty-six patients seeking treatment for FA completed self-report questionnaires and semi-structured clinical interviews. The majority of the sample were women and self-identified as White, with a mean age of 43 years. Most participants (83.3%) presented with a comorbid psychiatric condition, most commonly anxiety and mood disorders, with a mean of 2.31 comorbid conditions. FA was associated with binge eating severity and anxiety symptoms, as well as psychological, physical, and social impairment. In regression analyses controlling for binge eating severity, food cravings, depression, and anxiety, FA remained a significant predictor only of social impairment. Taken together, the results suggest that individuals seeking treatment for FA are likely to present with significant comorbid conditions, in particular anxiety disorders. The results of the present research provide evidence for the clinical utility of FA, particularly in explaining social impairment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».