Treatment outcomes of psychotherapy for binge‐eating disorder in a randomized controlled trial: Examining the roles of childhood abuse and post‐traumatic stress disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine childhood abuse and post-traumatic stress disorder (PTSD) as predictors and moderators of binge-eating disorder (BED) treatment outcomes in a randomized controlled trial comparing Integrative Cognitive-Affective Therapy with cognitive-behavioural therapy administered using guided self-help. METHOD: In 112 adults with BED, childhood abuse was defined as any moderate/severe abuse as assessed by the Childhood Trauma Questionnaire, lifetime PTSD was assessed via the Structured Clinical Interview for DSM-IV, and outcomes were assessed via the Eating Disorder Examination (EDE). Covariate-adjusted regression models predicting binge-eating frequency and EDE global scores at end of treatment and 6-month follow-up were conducted. RESULTS: Lifetime PTSD predicted greater binge-eating frequency at end of treatment (B = 1.32, p = 0.009) and childhood abuse predicted greater binge-eating frequency at follow-up (B = 1.00, p = 0.001). Lifetime PTSD moderated the association between childhood abuse and binge-eating frequency at follow-up (B = 2.98, p = 0.009), such that childhood abuse predicted greater binge-eating frequency among participants with a history of PTSD (B = 3.30, p = 0.001) but not among those without a PTSD history (B = 0.31, p = 0.42). No associations with EDE global scores or interactions with treatment group were observed. CONCLUSIONS: Results suggest that a traumatic event history may hinder treatment success and that PTSD may be more influential than the trauma exposure itself.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».