Association between binge eating and physical violence perpetration among U.S. college students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, no known research has explored the link between binge eating and physical violence perpetration despite overlapping psychological constructs that underpin these behaviors (i.e., emotion regulation difficulties, impulsivity). Therefore, this study aimed to determine the association between binge eating and self-reported physical violence perpetration. METHODS: Cross-sectional data from four survey years (2016-2020) of the national (U.S.) Healthy Minds Study (N = 6210) were analyzed. Unadjusted (Independent samples t test) and adjusted (logistic regression) analyses were conducted to determine the associations between binge eating in the past four weeks and violence perpetration in the past 12 months, while adjusting for potential confounders. RESULTS: The unadjusted mean number of days of binge eating was significantly higher among participants who reported physical violence perpetration (M = 2.6, SD = 5.2) compared to those who did not (M = 1.8, SD = 3.7). Logistic regression analysis demonstrated that each additional day of binge eating was associated with 5% higher odds (95% confidence interval 1.02-1.09) of self-reported physical violence perpetration, while adjusting for potential confounders. CONCLUSIONS: Results from this study are the first known to identify an association between binge eating and physical violence perpetration among U.S. college students. Findings are supported by the potential mechanistic overlap of emotion regulation and impulsivity associated with both binge eating and violence perpetration, underscoring the need for more research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».