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Enregistrement W3190256041 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s21

Eating Disorders

2004· article· en· W3190256041 sur OpenAlexaffabout
Enza Gucciardi, Nalan Celasun, Farah Ahmad, Donna E. Stewart

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEating disordersAnorexiaDepression (economics)PsychiatryAnxietyAnorexia nervosaMedicinePopulationBulimia nervosaIncidence (geometry)Environmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUE: Eating disorders are an increasing public health problem among young women. Anorexia and bulimia may give rise to serious physical conditions such as hypothermia, hypotension, electrolyte imbalance, endocrine disorders, and kidney failure. KEY ISSUES: Eating disorders are primarily a problem among women. In Ontario in 1995, over 90% of reported hospitalized cases of anorexia and bulimia were women. In addition to eating disorders, preoccupation with weight, body image and self-concept disturbances, are more prevalent among women than men.Women with eating disorders are also at risk for long-term psychological and social problems, including depression, anxiety, substance abuse and suicide. For instance, in 2000, the prevalence of depression among women who were hospitalized with a diagnosis of anorexia (11.5%) or bulimia (15.4 %) was more than twice the rate of depression (5.7 %) among the general population of Canadian women. The highest incidence of depression was found in women aged 25 to 39 years for both anorexia and bulimia. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: Hospitalization data are the most recent and accessible information available. However, this data captures only the more severe cases. It does not include the individuals with eating disorders who may visit clinics or family doctors, or use hospital outpatient services or no services at all. Currently, there is no process for collecting this information systematically across Canada; consequently, the number of cases obtained from hospitalization data is underestimated. Other limitations noted during the literature review include the overuse of clinical samples, lack of longitudinal data, appropriate comparison groups, large samples, and ethnic group analysis.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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