Socio‐cognitive processing in people with eating disorders: Computerized tests of mentalizing, empathy and imitation skills
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Eating disorders are psychiatric illnesses characterized by extreme eating behaviors, such as sustained food restriction or loss of control over eating. Symptoms are thought to be maintained by a variety of mechanisms, one of which may be the socio-cognitive impairments associated with eating disorders. While some previous work has addressed socio-cognitive impairments in eating disorders, this work has relied mostly on self-report data. METHOD: Here we employed computerized tests of (a) mentalizing (ability to infer the mental states of others); (b) empathy (the degree to which the emotional states of others can be identified and the degree to which the states of others impact one's own emotional state); and (c) imitation (the degree to which observation of another's actions prompts the performance of those actions); in a group of 78 women with an eating disorder and a matched control group of 66 healthy women. RESULTS: People with eating disorders showed both hyper- and hypo-mentalizing and reduced accuracy of emotional and cognitive mental state inference. They displayed less imitation of observed actions, but no differences in empathy compared to healthy controls. Although anxiety and depressive symptoms had significant effects on mentalizing, most of the observed inter-group differences persisted. DISCUSSION: Women with eating disorders have difficulties mentalizing and imitating observed actions despite intact non-social automatic imitation, compared to healthy controls. These findings provide an indication that intervention modules to strengthen specific areas of social cognition might be helpful to improve patients' social skills.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».