Treating Binge Eating Disorder With Physical Exercise: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This review aimed to collect evidence about the effectiveness of exercise programs for managing binge eating disorder (BED) (recurrent binge eating episodes). METHODS: Meta-analysis was developed following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses protocol. Articles were searched in PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library. Randomized controlled trials were eligible for inclusion if they reported the effect of an exercise-based program on BED symptoms in adults. Outcomes were changes in binge eating symptom severity, measured through validated assessment instruments, after an exercise-based intervention. Study results were pooled using the Bayesian model averaging for random and fixed effects meta-analysis. RESULTS: Of 2,757 studies, 5 trials were included, with 264 participants. The mean age was 44.7 ± 8.1 years for the intervention group and 46.6 ± 8.5 years for the control group. All participants were female. A significant improvement was observed between groups (standardized mean difference, 0.94; 95% credibility interval, -1.46 to -0.31). Patients obtained significant improvements either following supervised exercise programs or home-based exercise prescriptions. IMPLICATIONS FOR RESEARCH AND PRACTICE: These findings suggest that physical exercise, within a multidisciplinary clinical and psychotherapeutic approach, may be an effective intervention for managing BED symptoms. Further comparative studies are needed to clarify which exercise modality is associated with greater clinical benefits.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».