Food insecurity and binge‐eating disorder in early adolescence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Food insecurity is defined as lack of consistent access to adequate food for healthy living. The objective of this study was to determine the associations between food insecurity and binge-eating disorder in a national cohort of 9- to 14-year-old children. METHOD: We analyzed prospective cohort data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study (N = 10,035, 2016-2020). Logistic regression analyses estimated the associations between food insecurity at baseline, year 1, or year 2 (exposure) and binge eating, subclinical binge-eating disorder (Other Specified Feeding and Eating Disorder-Binge-Eating Disorder [OSFED-BED]), and binge-eating disorder (BED) (outcome) based on the Kiddie Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia (KSADS-5) at 2-year follow-up. RESULTS: The prevalence of food insecurity in the study was 15.8%. At 2-year follow-up, 1.71% of the sample received a diagnosis of BED or OSFED-BED, while 6.62% reported binge eating. Food insecurity was associated with 1.67 higher odds of BED or OSFED-BED (95% CI 1.04-2.69) and 1.31 higher odds of binge-eating symptoms (95% CI 1.01-1.71). DISCUSSION: Food insecurity in early adolescence is associated with higher odds of developing future binge-eating and BED or OSFED-BED. Clinicians may consider assessing for binge eating in adolescents with food insecurity and provide support in accessing appropriate food resources. PUBLIC SIGNIFICANCE: Prior research has shown that food insecurity is associated with disordered eating behaviors, including binge eating in adulthood. This study explored whether food insecurity in early adolescence increases risk for developing binge-eating disorder (BED). Targeted screening for BED in adolescents experiencing FI, and vice versa, may be warranted.
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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 | 0,001 |
| 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 ».