Anorexia nervosa, weight restoration and biological siblings: Differences and similarities in clinical characteristics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anorexia nervosa (AN) is associated with clinical characteristics including eating disorder symptomatology, negative mood states, perfectionism and cognitive inflexibility. Whether these characteristics differ across illness stages, and are also present in first-degree relatives, demonstrating heritability, is unclear. The aim of this research was to compare current AN (c-AN), weight-restored AN (wr-AN), sisters of individuals with AN (AN-sis) and healthy controls (HC) on these measures. METHOD: = 20/group) completed the study. RESULTS: Eating disorder symptomatology was similar among c-AN and wr-AN groups, whereas the AN-sis did not differ from either wr-AN or HC. Anxiety was significantly higher in c-AN, wr-AN and AN-sis groups, relative to HC. Increased perfectionism was identified in the c-AN and wr-AN groups compared to AN-sis and HC on the 'concern over mistakes', 'personal standards' and 'doubt and actions' subscales of the Multidimensional Perfectionism Scale. Group differences were not apparent on cognitive flexibility. CONCLUSIONS: These findings suggest that anxiety may be a risk factor or linked to genetic susceptibility for AN, as well as specific aspects of perfectionism that relate to self-imposed standards.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».