Outcomes for binge eating disorder in a remote weight-inclusive treatment program: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no known published reports on outcomes for medically and psychiatrically compromised patients with binge eating disorder (BED) treated remotely in higher level of care settings. This case report presents outcomes of an intentionally remote weight-inclusive partial hospitalization and intensive outpatient program based on Health at Every Size® and intuitive eating principles. CASE PRESENTATION: The patient presented with an extensive trauma background and long history of disturbed eating and body image. She was diagnosed with BED along with several comorbidities, most notably major depressive disorder with suicidality and non-insulin dependent diabetes mellitus. She completed a total of 186 days in the comprehensive, multidisciplinary treatment program encompassing individual and group therapy, as well as other supportive services such as meal support and in vivo exposure sessions. Upon discharge, her BED was in remission, her major depressive disorder was in partial remission, and she no longer exhibited signs of suicidality. Overall, she showed decreases in eating disorder, depressive, and anxiety symptoms as well as increases in quality of life and intuitive eating throughout treatment, which were largely maintained after one year. CONCLUSIONS: This case highlights the potential of remote treatment as an option for individuals with BED, especially in cases where access to higher levels of care might be limited. These findings exemplify how a weight-inclusive approach can be effectively applied when working with this population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».