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Enregistrement W3135559330 · doi:10.1093/milmed/usab084

Diagnosis of Eating Disorders Among College Students: A Comparison of Military and Civilian Students

2021· article· en· W3135559330 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah E Falvey, Samantha L. Hahn, Olivia S. Anderson, Sarah Ketchen Lipson, Kendrin R. Sonneville

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésEating disordersPsychiatryLogistic regressionMedicineClinical psychologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Eating disorders are often under-detected, which poses a serious threat to the health of individuals with eating disorder symptoms. There is evidence to suggest that the military represents a subpopulation that may be susceptible to high prevalence of eating disorders and vulnerable to their underdiagnosis. Underreporting of eating disorder symptoms in the military could lead to this underdiagnosis of individuals with eating disorder symptoms. The purpose of this study was to examine the association between military affiliation and eating disorder symptoms among college students and the likelihood of eating disorder diagnosis among those with eating disorder symptoms using a large, diverse college-aged sample of both military-involved and civilian students. MATERIALS AND METHODS: Participants for this study were from the 2015-2016, 2016-2017, and 2017-2018 Healthy Minds Study (HMS). Healthy Minds Study is a large, cross-sectional cohort study of both undergraduate and graduate students from universities and colleges across the United States and Canada. The Healthy Minds Study survey questions include assessment of demographic information, military status, self-reported eating disorder symptoms using the SCOFF questionnaire, and self-reported eating disorder diagnosis. Univariate analysis, chi-square analysis, and logistic regression with an unadjusted and covariate adjusted model were used to examine the association between eating disorder symptoms and military affiliation. These analyses were also used to examine the association between eating disorder diagnosis among those with eating disorder symptoms and military affiliation. All analyses were conducted using SPSS. RESULTS: The prevalence of eating disorder symptoms was high among both the civilian (20.4%) and military-involved (14.4%) students. Among females, there was a significantly higher (P value = .041) prevalence of eating disorder symptoms among civilian college students (24.7%) compared to military-involved students (21.3%). Among those with eating disorder symptoms, the prevalence of diagnosis was low in both military and civilian students. Specifically, the prevalence of diagnosis was significantly lower (P value = .032) among military-involved college students (10.8%) compared to civilian college students (16.4%). Differences in sociodemographic characteristics (e.g., gender, race/ethnicity, and age) among military-involved and civilian college students appear to explain this association. CONCLUSIONS: The underdiagnosis of eating disorders is far too common, and this represents a threat to the health of military and civilian populations alike. Underdiagnosis of eating disorders within military environments may be due to underreporting, particularly among men and racial/ethnic minority groups.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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