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Enregistrement W4389274059 · doi:10.1002/eat.24088

Non‐suicidal self‐injury among individuals with an eating disorder: A systematic review and prevalence meta‐analysis

2023· review· en· W4389274059 sur OpenAlexafffund
Ryan H. Kirkpatrick, Édith Breton, Aleksandar Biorac, Douglas P. Munoz, Linda Booij

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteQueen's University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchQueen's UniversityElektrobitCanadian Federation of University Women
Mots-clésBulimia nervosaMeta-analysisFunnel plotEating disordersAnorexia nervosaPsychiatryBinge eatingMedicineSystematic reviewBinge-eating disorderPublication biasPrevalencePsychologyClinical psychologyEpidemiologyInternal medicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to quantify the prevalence of non-suicidal self-injury across eating disorders (EDs) and within diagnostic categories through systematic review and proportional, or so-called prevalence, meta-analysis. METHOD: Included studies had to contain individuals with a verified diagnosis of an ED. The last literature search was conducted on September 11, 2023, for studies published on or before September 2023 without a restriction on earliest publication year. Results were synthesized and analyzed using the "metaprop" package in R and presented using forest plots. Bias was assessed by a Peters' regression test and funnel plot. RESULTS: 79 studies published between 1985 and 2023 were included encompassing 32,334 individuals with an ED. Importantly, 42 studies were not included in any other meta-analyses on self-injury in EDs to date. Overall prevalence of non-suicidal self-injury was 34.59% (95%CI = 30.49-38.81). Prevalence in anorexia nervosa restrictive type, binge/purge type, bulimia nervosa, binge eating disorder and other specified feeding/eating disorder were 23.19% (95%CI = 16.96-30.03%), 41.98% (95%CI = 32.35-51.91%), 36.97% (95%CI = 30.69-43.46%), 21.21% (95%CI = 14.93-28.12%) and 37.65% (95%CI = 28.59-47.09%), respectively. Prevalence estimations could not be estimated for other ED categories due to lack of a sufficient number of studies. DISCUSSION: Non-suicidal self-injury is prevalent across both binge/purge and restrictive EDs. Considering the transdiagnostic nature of self-injurious behaviors in ED, the results highlight the importance of assessment and monitoring of self-injury in people with ED, irrespective of specific diagnoses. The method of determining self-injury varied across studies and may limit this study. PUBLIC SIGNIFICANCE: This study highlights the prevalence of self-injury across eating disorders irrespective of diagnosis and within specific EDs. While diagnoses known to exhibit self-injurious behaviors (e.g., bulimia nervosa, anorexia nervosa binge/purge subtype) demonstrated the highest prevalence of self-injury, all diagnoses were found to have a prevalence greater than 20%. These findings suggest the importance of assessing and monitoring all individuals with an eating disorder for the presence of self-injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,047
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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