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Enregistrement W4384342560 · doi:10.1002/eat.24024

A diagnostic subgroup comparison of health care utilization patterns in individuals with eating disorders diagnosed in childhood and/or adolescence

2023· article· en· W4384342560 sur OpenAlexafffund
Jennifer Couturier, Anastasia Gayowsky, Sheri Findlay, Cheryl Webb, Sadaf Sami, Anthony K.C. Chan, Rahul Chanchlani, Paul Kurdyak

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesHamilton Health Sciences FoundationMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésAnorexia nervosaEating disordersBulimia nervosaMedicineOdds ratioPopulationSubgroup analysisBinge-eating disorderMental healthPsychiatryPediatricsCohortChild and adolescent psychiatryConfidence intervalEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study examined a 2-year period after diagnosis of an eating disorder to compare health care utilization in diagnostic subgroups including: anorexia nervosa (AN), bulimia nervosa (BN), binge-eating disorder (BED), avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID), and other specified eating disorders (Other). METHOD: We conducted a retrospective study of children diagnosed with AN (n = 674), BN (n = 230), BED (n = 59), ARFID (n = 171), and Other (n = 315). We used a general population cohort for comparison, matched 5:1 to the diagnostic subgroups on sex and birth date. We then conducted a separate analysis using the ARFID subgroup as a reference group compared to the other subgroups. Outcomes were determined using data linkage with health administrative databases and included hospitalizations, emergency department, general practitioner, psychiatry, and pediatrician visits. Odds ratios (dichotomous outcomes) and rate ratios (continuous outcome) were calculated. RESULTS: Mental health care utilization was higher for all subgroups compared to the general population. When the subgroups were compared to the ARFID subgroup, those with ARFID appeared to have similar health care utilization to the other subgroups, except when compared to those with AN. The AN subgroup had higher odds of a mental health related hospitalization (OR 1.62, 95% CI 1.04-2.5) higher rates of mental health related pediatrician visits (RR 1.76, 95% CI 1.26-2.46) and psychiatry visits (RR 1.69, 95% CI 1.07-2.68). CONCLUSIONS: Those with ARFID have similar utilization as other subtypes of eating disorders, except when compared to those with AN who have higher health care utilization. PUBLIC SIGNIFICANCE: Our study found that the health service needs of young people with all types of eating disorders are substantially higher than the general population, and it appears that Avoidant/Restrictive Food Intake Disorder (ARFID) has similar health care utilization to other eating disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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