Weight outcomes for adolescents with atypical anorexia nervosa in family-based treatment.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although over one-third of adolescents presenting with restrictive eating disorders have a history of being overweight, there is no evidence-based treatment for atypical anorexia nervosa (AAN). Family-Based Treatment (FBT) is a feasible treatment and is routinely applied to treat atypical anorexia nervosa in adolescents; however, identifying a treatment target weight within FBT for these patients is a challenge. Objective: This study aimed to 1) increase understanding regarding recommendations for weight gain versus weight stabilization in FBT for adolescents with AAN and 2) examine treatment outcomes in FBT for adolescents with AAN. Method: Using a retrospective design, we reviewed the files of 41 patients with AAN who were referred for FBT at a pediatric eating disorder program located within a tertiary care health centre. Results: We found variability in recommendations for weight gain, with 56% of the sample recommended to gain weight and 44% recommended to stabilize weight. Baseline BMI for age appeared to be a key factor in establishing recommendations for weight gain. AAN patients in our sample gained a significant amount of weight across treatment, with those recommended to gain weight showing more weight gain during treatment. Forty-nine percent of the sample completed FBT; those patients displayed a mean of 10kg of weight gain during treatment. Conclusions: Findings suggest that many patients gained weight during the course of FBT for AAN. Further study on weight changes during FBT for adolescents with AAN and increased diagnostic consistency for AAN will be important for this field.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».