Lived experience perspectives on a definition of eating disorder recovery in a sample of predominantly white women: a mixed method study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has recently been a push for recovery-focused research in the eating disorder (ED) field, starting with a consensus definition of recovery. One definition, in particular, proposed by Bardone-Cone et al. [21] has received considerable attention given its transdiagnostic nature and validation studies. However, no studies to date have elicited lived experience views of this definition. The goal of the current study was to examine perspectives on this definition of recovery from individuals with a past or present ED and to determine whether participant agreement with the model differed based on diagnostic history or current symptom severity. METHODS: Sixty-two individuals (95.2% women; 91.9% White/European) participated in a 1-2 h interview aimed at capturing their perspectives on ED recovery. Transcripts were analyzed using qualitative content analysis and codebook thematic analysis to examine agreement with and thoughts on Bardone-Cone's definition of recovery, respectively. Chi-squared tests of independence and binary logistic regression were computed to determine whether agreement with the definition differed across diagnostic history and self-reported symptoms. RESULTS: Although some participants indicated acceptance of the definition, the majority expressed concerns related to its categorical nature, proposed criteria, feasibility, language, and applications. There were no differences in acceptance based on diagnostic history or current symptom severity. CONCLUSION: A single definition of recovery does not seem to fit individuals' lived ED experience. Future research may benefit from distinguishing between recovery as an individually-defined phenomenon and related constructs such as remission (i.e., loss of diagnosis or absence of clinical symptoms). A more comprehensive multi-faceted, and person-centered model of recovery may have merit in clinical settings.
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 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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».