Predictors of non‐completion of a day treatment program for adults with eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
Although treatment dropout is common among patients with eating disorders, very few studies have examined predictors of non-completion in day treatment. We investigated various potential predictors of dropout from adult day treatment. Participants were 295 adult patients with a diagnosis of Anorexia Nervosa (restricting or binge-eating/purging subtype), Bulimia Nervosa (BN), Other Specified Feeding or Eating Disorder, or Avoidant Restrictive Food Intake Disorder. Predictors included eating-disorder characteristics, motivation at the commencement of treatment, Body Mass Index (BMI), time spent in treatment and personality dimensions. Logistic regression analyses showed that for patients with a BMI of less than 20 at the start of treatment, low BMI was a significant predictor of staff-initiated termination due to not meeting weight gain goals. Furthermore, completing less than 6 weeks of treatment was associated with staff-initiated termination. For the whole sample, those with higher changes in weight over the course of treatment were less likely to terminate prematurely. None of the other predictor variables yielded significant results. Results of the current study highlight characteristics of patients who are more likely not to complete day treatment and can help identify patients who may be at risk for not succeeding in multi-diagnostic day treatment programs.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».