Food addiction to capture severe condition in eating disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food addiction (FA) is not in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). However, evidence shows that it increases the severity of eating disorder symptoms, especially when comorbid with binge eating disorder (BED). This study aims to examine the effect of FA on the severity of eating behaviors and psychological correlates in relation with an ED diagnosis. Participants (n = 223) were recruited at the Centre [blind for review] and completed a semi-structured eating disorder diagnosis interview and questionnaires measuring eating behaviors, personality traits, emotional regulation, and childhood interpersonal trauma. They were categorized by the presence of an eating disorder (BED, eating disorder not otherwise specified (EDNOS) or none) and the presence of FA. Group comparisons showed that, in patients with BED, those with FA demonstrated higher disinhibition and more maladaptive emotional regulation strategies than participants without FA. In patients without an eating disorder diagnosis, those with FA demonstrated higher disinhibition, more maladaptive emotional regulation strategies, more interpersonal trauma, and less self-directedness. The assessment of FA combined with the diagnostic assessment of eating disorder provides a better understanding of the severity of the pathology. First, in presence of BED, FA allows to target a subgroup of patients showing higher severity. Second, FA allows to target patients without an eating disorder diagnosis that would still benefit from professional help.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».