Non‐suicidal self‐injury among individuals with an eating disorder: A systematic review and prevalence meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».