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Enregistrement W3141689484 · doi:10.48336/e0pa-8h95

Examining the role of emotion regulation in dialectical behaviour therapy self-help for binge-eating disorder

2022· dissertation· en· W3141689484 sur OpenAlexaff
Christopher Singleton

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialectical behavior therapyBinge-eating disorderPsychologyBinge eatingRandomized controlled trialDistressFeelingClinical psychologyPsychotherapistEating disordersBorderline personality disorderMedicineInternal medicineSocial psychologyBulimia nervosa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dialectical behavior therapy (DBT) for binge-eating disorder (BED) is based on an emotion regulation (ER) model of BED. This model suggests that individuals with BED struggle with ER and engage in binge-eating in an attempt to manage difficult emotions (e.g., numbing, distracting). Thus, DBT for BED focuses on the development of more adaptive ER skills so that individuals are less likely to binge eat to cope with uncomfortable feelings. While DBT is an evidence-based treatment for BED, little research has examined whether ER acts as a mechanism of change in DBT for BED. The goal of the present study was to examine the role of ER in DBT self-help (DBT-SH) for BED outcome. Methods: A secondary analysis of data from a recent randomized controlled trial (RCT) of DBT-SH was conducted. A community sample of 71 adults diagnosed with BED took part in the trial. Participants were randomized to receive either DBT-SH or an active SH control condition for 12 weeks. Assessments of BED symptoms, difficulties in ER, and global distress were conducted at baseline and post-treatment. Results: Participants in both conditions demonstrated sizable improvements in binge-eating and medium-magnitude improvements ER from pre-to-post-treatment. However, there were no significant between-group differences in outcome and the associated effect sizes were small. Contrary to expectations, within the DBT-SH group, pre-post ER change did not significantly predict pre-post binge frequency change or post-treatment remission status and treatment condition did not significantly moderate the strength of this relationship. Effect sizes for these analyses were small. Discussion: The current study failed to provide evidence that ER is a mechanism of change in DBT-SH. Certain methodological limitations including small sample size and low statistical power should be considered when interpreting these results. However, it is also possible that other mechanisms of change besides ER explain how DBT-SH works for BED. Clinical implications and future directions are discussed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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