Latent classes of eating disorders and addictions by sex: Implication of alexithymia and stressful life events in youths
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Eating disorders (EDs) and behavioural addictions show common psychological vulnerability factors such as alexithymia and stressful life events (SLE). This study aims, firstly, to explore the prevalence and latent profiles of participants based on their risk of suffering EDs, gambling disorder (GD), alcohol and/or drug abuse, and compulsive buying (CB) by sex. Secondly, it aimed to test whether alexithymia and having experienced SLE are associated with group membership. Methods: The sample was predominantly drawn from university students and social networks. It was composed of 352 young adults between 18 and 35 years old, of whom 77.8% were women and 22.2% men. Results: The results showed that the most prevalent disorders of the sample were alcohol, EDs, CB, drugs and GD, respectively. Moreover, latent class analyses were conducted based on the risk of suffering EDs or addictions by sex. Three main profiles were found: 'Men with addictions', 'Healthy women' and 'Women with EDs'. Finally, differences in SLE and alexithymia levels were tested by latent classes. "Men with addictions" and "Women with EDs" had higher scores on alexithymia and SLE than the group of "Healthy women". However, the group of "Women with EDs" (class 3) reported significantly higher levels of SLE and alexithymia than the other two groups. Discussion and conclusion: In conclusion, we discuss the possibility that some vulnerability factors operate generally and transdiagnostically in EDs and addictive disorders. The identification of clinical phenotypes could complement and deepen prediction, prevention and treatment research in clinical settings. The need to take sex and gender differences into account is reinforced.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».