Understanding the associations between social and emotional expression, communication, and relationships in individuals with eating pathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research suggests that a disproportionate number of female individuals being treated for an eating disorder (ED) also have autism spectrum disorder (ASD). Alexithymia, or difficulty identifying and describing emotions, may mediate the relationship between ED and ASD. In this study, we explored the association of autistic traits with symptoms of alexithymia and eating pathology, as well as the potential mediating role of alexithymia. Two hundred and twenty‐eight female participants aged 18 and older were recruited from online ED support platforms to complete an anonymous online survey via Qualtrics. The survey included three questionnaires: the Toronto Alexithymia Scale‐20, the Autism‐Spectrum Quotient (AQ), and the 13‐item Eating Disorder Examination Questionnaire. More than half (54.8%) of participants met the clinical threshold on the AQ. Participants with a positive screen on the AQ scale also reported more symptoms of alexithymia (92.6% of individuals with a positive AQ vs. 79.8% of those without), B = 9.02, p < 0.001. A positive AQ screen was also associated with significantly greater disordered eating symptoms, B = 4.26, p = 0.031. Alexithymia mediated this association, a × b = 1.98, p < 0.05. The results establish a strong positive relationship between autistic traits and alexithymia, supporting previous data and suggesting that autistic female individuals struggle to identify emotions. Additionally, alexithymia served as a mediator between autistic traits and disordered eating. Understanding this relationship may help inform the treatment of autistic female individuals who are also struggling with ED.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».