Eating disorders among borderline patients: understanding the prevalence and psychopathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Common comorbidity and the shared psychopathology in borderline personality disorder (BPD) and feeding and eating disorder (FED) resulted in conceptualization of the relationship theory between disordered eating behaviors (DEB), alexithymia, depression, and anxiety. Therefore, the present study aims at investigating the FED prevalence in patients with BPD and evaluating the relationship between DEB, alexithymia, anxiety, and depression.Methods: This cross-sectional study was performed from August 2018 to November 2019; 110 patients with BPD and 110 healthy people were studied in this research. The participants were selected by systematic random sampling out of the patients referring to Baharan psychiatric hospital in Zahedan, Iran, with the sampling interval of 3. The subjects were evaluated by demographic data form, the 26-item eating attitudes test (EAT-26), 20-item Toronto alexithymia scale (TAS-20), Beck anxiety disorder (BAI), and Beck depression inventory-II (BDI-II).Results: The results show a 65.4% (n = 72) prevalence of FED in borderline patients; the highest and lowest prevalence rates are reported for avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) and bulimia nervosa, respectively. The highest mean score of TAS-20 is reported in anorexia nervosa. The regression analysis results show that anxiety and depression play a mediating role in the relationship between alexithymia and DEB.Conclusions: The results suggest that alexithymia should be paid clinical attention as a trait and distress-independent construct in the BPD and FED comorbidity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».