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Enregistrement W3206134265 · doi:10.1186/s40479-021-00166-6

Examining emotion regulation in binge-eating disorder

2021· article· en· W3206134265 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Walenda, Barbara Kostecka, Philip Santangelo, Katarzyna Kucharska

Notice bibliographique

RevueBorderline Personality Disorder and Emotion Dysregulation · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinge-eating disorderBinge eatingPsychologyEating disordersObesityClinical psychologyPsychiatryMedicineBulimia nervosaEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inefficient mechanisms of emotional regulation appear essential in understanding the development and maintenance of binge-eating disorder (BED). Previous research focused mainly on a very limited emotion regulation strategies in BED, such as rumination, suppression, and positive reappraisal. Therefore, the aim of the study was to assess a wider range of emotional regulation strategies (i.e. acceptance, refocusing on planning, positive refocusing, positive reappraisal, putting into perspective, self-blame, other-blame, rumination, and catastrophizing), as well as associations between those strategies and binge-eating-related beliefs (negative, positive, and permissive), and clinical variables (eating disorders symptoms, both anxiety, depressive symptoms, and alexithymia). METHODS: Women diagnosed with BED (n = 35) according to the DSM-5 criteria and healthy women (n = 41) aged 22-60 years were assessed using: the Eating Attitudes Test-26, the Eating Beliefs Questionnaire-18, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Toronto Alexithymia Scale-20, the Cognitive Emotion Regulation Questionnaire, and the Difficulties in Emotion Regulation Scale. Statistical analyses included: Student t - tests or Mann-Whitney U tests for testing group differences between BED and HC group, and Pearson's r coefficient or Spearman's rho for exploring associations between the emotion regulation difficulties and strategies, and clinical variables and binge-eating-related beliefs in both groups. RESULTS: The BED group presented with a significantly higher level of emotion regulation difficulties such as: nonacceptance of emotional responses, lack of emotional clarity, difficulties engaging in goal-directed behavior, impulse control difficulties, and limited access to emotion regulation strategies compared to the healthy controls. Moreover, patients with BED were significantly more likely to use maladaptive strategies (rumination and self-blame) and less likely to use adaptive strategies (positive refocusing and putting into perspective). In the clinical group, various difficulties in emotion regulation difficulties occurred to be positively correlated with the level of alexithymia, and anxiety and depressive symptoms. Regarding emotion regulation strategies, self-blame and catastrophizing were positively related to anxiety symptoms, but solely catastrophizing was related to the severity of eating disorder psychopathology. CONCLUSIONS: Our results indicate an essential and still insufficiently understood role of emotional dysregulation in BED. An especially important construct in this context seems to be alexithymia, which was strongly related to the majority of emotion regulation difficulties. Therefore, it might be beneficial to pay special attention to this construct when planning therapeutic interventions, as well as to the maladaptive emotion regulation strategies self-blame and catastrophizing, which were significantly related to BED psychopathology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,314
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 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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