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Enregistrement W4308515725 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.40809

Analysis of Electrolyte Abnormalities in Adolescents and Adults and Subsequent Diagnosis of an Eating Disorder

2022· article· en· W4308515725 sur OpenAlexafffundabout
Gregory L. Hundemer, Anna Clarke, Ayub Akbari, Ann Bugeja, David Massicotte‐Azarniouch, Greg Knoll, Daniel T. Myran, Peter Tanuseputro, Manish M. Sood

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésHyponatremiaEating disordersAnorexia nervosaMedicinePopulationPediatricsHypokalemiaPsychiatryUnderweightElectrolyte DisorderBody mass indexInternal medicineOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Eating disorders lead to increased mortality and reduced quality of life. While the acute presentations of eating disorders frequently involve electrolyte abnormalities, it remains unknown whether electrolyte abnormalities may precede the future diagnosis of an eating disorder. Objective: To determine whether outpatient electrolyte abnormalities are associated with the future diagnosis of an eating disorder. Design, Setting, and Participants: This population-level case-control study used provincial administrative health data for residents of Ontario, Canada aged 13 years or older from 2008 to 2020. Individuals without an eating disorder (controls) were matched 4:1 to individuals diagnosed with an incident eating disorder (cases) based on age and sex. Both groups had outpatient electrolyte measurements between 3 years and 30 days prior to index. Index was defined as the date of an eating disorder diagnosis in any inpatient or outpatient clinical setting for cases. Controls were assigned a pseudo-index date according to the distribution of index dates in the case population. Individuals with any prior eating disorder diagnosis were excluded. The data analyzed was from January 1, 2008, through June 30, 2020. Exposures: Any electrolyte abnormality, defined as abnormal test results for a composite of hypokalemia, hyperkalemia, hyponatremia, hypernatremia, hypomagnesemia, hypophosphatemia, metabolic acidosis, or metabolic alkalosis. Outcomes and Measures: Eating disorder diagnosis including anorexia nervosa, bulimia nervosa, and eating disorder not otherwise specified. Results: A total 6970 eligible Ontario residents with an eating disorder (mean [SD] age, 28 (19) years; 6075 [87.2%] female, 895 [12.8%] male) were matched with 27 878 age- and sex-matched residents without an eating disorder diagnosis (mean [SD] age, 28 [19] years; 24 300 [87.2%] female, 3578 [12.8%] male). Overall, 18.4% of individuals with an eating disorder had a preceding electrolyte abnormality vs 7.5% of individuals without an eating disorder (adjusted odds ratio [aOR], 2.12; [95% CI, 1.86-2.41]). The median (IQR) time from the earliest electrolyte abnormality to eating disorder diagnosis was 386 (157-716) days. Specific electrolyte abnormalities associated with a higher risk of an eating disorder were: hypokalemia (aOR, 1.98; 95% CI, 1.70-2.32), hyperkalemia (aOR, 1.97; 95% CI, 1.48-2.62), hyponatremia (aOR, 5.26; 95% CI, 3.32-8.31), hypernatremia (aOR, 3.09; 95% CI, 1.01-9.51), hypophosphatemia (aOR, 2.83; 95% CI, 1.82-4.40), and metabolic alkalosis (aOR, 2.60; 95% CI, 1.63-4.15). Conclusions and Relevance: In this case-control study, individuals with an eating disorder were associated with a preceding outpatient electrolyte abnormality compared with matched controls. Otherwise unexplained electrolyte abnormalities may serve to identify individuals who may benefit from screening for an underlying eating disorder.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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