Low quality of life in binge eating disorder compared to healthy controls.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with binge eating disorder (BED) tend to report a lower quality of life (QoL) than patients with other eating disorders. However, most research on QoL in eating disorders include generic rather than disease-specific measures. Depression and obesity are frequent comorbid conditions in patients with BED affecting QoL. In the present study, we aimed to assess disease-specific QoL in BED and to investigate the impact of obesity and depression. METHODS: Adult patients who met the DSM-5 criteria for BED (N = 98) were recruited from a newly established specialised online treatment programme for BED and completed the following questionnaires: the Eating Disorder Quality of Life Questionnaire (EDQLS), the Major Depression Inventory (MDI) and the newly introduced Binge Eating Disorder Questionnaire for measuring BED severity. Healthy, normal-weight individuals were recruited through online invitations on social media, n = 190. RESULTS: QoL in BED individuals was significantly lower than in healthy individuals. No relationship was found between BMI and EDQLS, whereas significant, negative correlations were found between depression and all subscales of the EDQLS. CONCLUSION: Disease-specific QoL in BED was associated with depression but not with BMI. FUNDING: none. CLINICALTRIALS: gov NCT05010798.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».