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Enregistrement W3217211656 · doi:10.3389/fpsyg.2021.745857

Do Emotion Dysregulation, Alexithymia and Personality Dimensions Explain the Association Between Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder and Binge Eating Among Bariatric Surgery Candidates?

2021· article· en· W3217211656 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah El Archi, Paul Brunault, A. De Luca, Samuele Cortese, R. Hankard, Céline Bourbao-Tournois, Nicolas Ballon, Christian Réveillère, Servane Barrault

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleEmotional dysregulationFood addictionPsychologyEmotional eatingBinge eatingClinical psychologyNeuroticismAddictionConscientiousnessBinge-eating disorderAttention deficit hyperactivity disorderPsychiatryPersonalityEating disordersObesityBig Five personality traitsMedicineExtraversion and introversionBulimia nervosaEating behaviorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Addictive-like eating and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) are both common among persons seeking treatment for severe obesity. Given that ADHD and addictive-like eating, especially binge eating (BE) and food addiction (FA), are both strongly associated with personality dimensions and emotion dysregulation, it is possible emotional and personality characteristics contribute to the link between addictive-like eating behaviors and ADHD in people with severe obesity. This study aimed to investigate the psychological factors associated with BE and FA in bariatric surgery candidates, and to explore the mediational role of emotional factors (emotion dysregulation and alexithymia) and personality dimensions in the association between ADHD and BE. Method: Two hundred and eighty-two (n = 282) bariatric surgery candidates were recruited during the systematic preoperative psychiatric assessment (University Hospital of Tours, France). We assessed significant BE (Binge Eating Scale), probable adult ADHD (Wender Utah Render Scale and Adult ADHD Self-Report Scale), FA (Yale Food Addiction Scale 2.0, YFAS 2.0), emotion dysregulation (Difficulties in Emotion Regulation Scale-16), alexithymia (Toronto Alexithymia Scale-20) and personality dimensions (Big Five Inventory). Mediation analyses were performed using the PROCESS macro for IBM SPSS Statistics 22. Results: Prevalence of probable adult ADHD, significant BE and FA were 8.2, 19.1, and 26.6%, respectively. Participants who screened positive for addictive-like eating showed higher prevalence of probable adult ADHD, as well as higher scores on adult and childhood ADHD symptoms. They also reported lower conscientiousness, but higher emotion dysregulation, higher alexithymia, and higher neuroticism. Only BE (as opposed to FA) was also associated with lower scores on agreeableness and openness. Analysis of the association between adult ADHD and BE suggests that emotion dysregulation, conscientiousness, agreeableness, and neuroticism are total mediators and alexithymia a partial mediator. Conclusion: Our findings suggest a significant association between ADHD and addictive-like eating among bariatric surgery candidates, and also suggest a significant role of emotion dysregulation and personality dimensions in this association. For individuals with ADHD and obesity, eating may be a way to cope with negative emotions, potentially increasing the risk for addictive-like eating behavior.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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