Prevalence of body-focused repetitive behaviors in a diverse population sample – rates across age, gender, race and education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevalence estimates for body-focused repetitive behaviors (BFRBs) such as trichotillomania differ greatly across studies owing to several confounding factors (e.g. different criteria). For the present study, we recruited a diverse online sample to provide estimates for nine subtypes of BFRBs and body-focused repetitive disorders (BFRDs). METHODS: The final sample comprised 1481 individuals from the general population. Several precautions were taken to recruit a diverse sample and to exclude participants with low reliability. We matched participants on gender, race, education and age range to allow unbiased interpretation. RESULTS: While almost all participants acknowledged at least one BFRB in their lifetime (97.1%), the rate for BFRDs was 24%. Nail biting (11.4%), dermatophagia (8.7%), skin picking (8.2%), and lip-cheek biting (7.9%) were the most frequent BFRDs. Whereas men showed more lifetime BFRBs, the rate of BFRDs was higher in women than in men. Rates of BFRDs were low in older participants, especially after the age of 40. Overall, BFRBs and BFRDs were more prevalent in White than in non-White individuals. Education did not show a strong association with BFRB/BFRDs. DISCUSSION: BFRBs are ubiquitous. More severe forms, BFRDs, manifest in approximately one out of four people. In view of the often-irreversible somatic sequelae (e.g. scars) BFRBs/BFRDs deserve greater diagnostic and therapeutic attention by clinicians working in both psychology/psychiatry and somatic medicine (especially dermatology and dentistry).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».