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Enregistrement W4205673045 · doi:10.3389/fpsyt.2021.724034

The Prevalence of Impulse Control Disorders and Behavioral Addictions in Eating Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4205673045 sur OpenAlexafffund
Daniel J. Devoe, Alida Anderson, Anees Bahji, Manya Singh, Scott B. Patten, Andrea Soumbasis, Ana Ramirez Pineda, Jordyn Flanagan, Candice Richardson, Tom Lange, Gina Dimitropoulos, Georgios Paslakis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research InstituteAlberta Children's Hospital FoundationCumming School of Medicine, University of CalgaryO'Brien Institute for Public Health, University of CalgaryMathison Centre for Mental Health Research and EducationChildren's Hospital FoundationHotchkiss Brain Institute, University of Calgary
Mots-clésEating disordersMeta-analysisImpulse controlAddictionPsychiatryClinical psychologyPsychologyImpulse (physics)Systematic reviewMedicineMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Individuals with eating disorders (EDs) may present with impulse control disorders (ICDs) and behavioral addictions (BAs), which may result in additional suffering and treatment resistance. However, the prevalence of ICDs and BAs in EDs has not been systematically examined. Therefore, this systematic review and meta-analysis aimed to assess the prevalence of ICDs and BAs in ED samples. Methods: A comprehensive electronic database search of the peer-reviewed literature was conducted in the following online databases: MEDLINE, PsycINFO, Embase, and CINAHL from their inception to May 2021. We restricted review eligibility to research studies reporting prevalence for ICDs or BAs in individuals with diagnosed EDs. The outcome for this review was the prevalence of ICDs or BAs in individuals with EDs. A series of random-effects meta-analyses were performed on eligible studies to estimate the pooled proportions and 95% confidence intervals (CIs). Results: Thirty-five studies met the inclusion criteria, including a total of 9,646 individuals identified as having an ED, 18 of these studies specifically examined ICDs/BAs in AN, BN, and BED. Random-effects pooled estimates demonstrated that the comorbid prevalence of any ICD was 22%. The prevalence of comorbid pathological/compulsive buying was highest (19%), followed by kleptomania (18%), pathological internet use (12%), intermittent explosive disorder (4%), trichotillomania (3%), and gambling disorder (2%). In addition, the prevalence of stealing/shoplifting behaviors was 30% in those with EDs. Conclusion: This is the first meta-analysis on the comorbid prevalence of EDs and ICDs/BAs. We found a moderate prevalence for these comorbid conditions, with approximately one out of five individuals with an ED also displaying a comorbid ICD/BA. Although causal inferences cannot be drawn, the numbers strongly suggest that clinical screening/monitoring of ICDs/BAs should be part of the clinical routine in cohorts with EDs. ED settings need either the capacity to manage these disorders or adequate access to relevant services. Further investigations are needed to reveal common underlying pathomechanisms. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ , identifier: CRD42020202044.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,042
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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