Obsessed with Healthy Eating: A Systematic Review of Observational Studies Assessing Orthorexia Nervosa in Patients with Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Orthorexia nervosa (ON) is an unspecified feeding or eating disorder (USFED) characterized by an exaggerated, unhealthy obsession with healthy eating. Τypical eating disorders (EDs) and USFEDs are common among patients with diabetes mellitus (DM), which complicates metabolic control and disease outcomes. The present systematic review summarizes the evidence on the prevalence of ON symptomatology among patients with DM. PubMed, Web of Science, Scopus, and grey literature were searched, and relevant observational studies were screened using the Rayyan software. The quality of the studies was assessed using the appraisal tool for cross-sectional studies (AXIS) and the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Out of 4642 studies, 6 fulfilled the predefined criteria and were included in the qualitative synthesis. Most studies relied on the ORTO-15 or its adaptations to identify ON among patients with DM. No apparent sex or age differences exist regarding the prevalence of ON symptoms. None of the studies compared the prevalence of ON in patients with type 1 and type 2 DM. Most of the research was of average to good methodological quality. In conclusion, patients with DM often exhibit ON tendencies, although research is still limited regarding the etiology or mechanistic drivers behind ON and the characteristics of patients with a dual ON-DM diagnosis.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».