Improvements in Adolescents’ Disordered Eating Behaviors in a Collaborative Care Digital Mental Health Intervention: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Young people today are exhibiting increasing rates of disordered eating behaviors, as well as eating disorders (EDs), alongside other mental and behavioral problems such as anxiety and depression. However, limited access to mental health care means that EDs, disordered eating behaviors, and comorbid mental health problems are often underdiagnosed and undertreated. Digital mental health interventions (DMHIs) offer accessible and scalable alternatives to traditional treatment modalities, but their effectiveness has not been well established among adolescents with EDs and disordered eating behaviors. Objective This study uses data from a collaborative care pediatric DMHI to determine whether participation in a DMHI is associated with a reduction in adolescents’ disordered eating behaviors. Methods Adolescent members in care with Bend Health Inc completed the SCOFF questionnaire at baseline (before the start of care) and approximately every month during care to assess disordered eating behaviors. They also completed assessments of mental health symptoms at baseline. Member characteristics, mental health symptoms, and disordered eating behaviors of adolescents with elevated SCOFF scores at baseline (before the start of care) were compared to those of adolescents with nonelevated SCOFF scores at baseline. Members participated in web-based coaching or therapy sessions throughout the duration of mental health care. Results Compared to adolescents with nonelevated SCOFF scores (n=520), adolescents with elevated SCOFF scores (n=169) were predominantly female and exhibited higher rates of elevated anxiety and depressive symptoms. SCOFF scores decreased over time in care with the DMHI for 61.4% (n=70) of adolescents with elevated SCOFF scores, and each additional month of participation was associated with greater improvements in disordered eating behaviors (F1,233=72.82; P<.001). Conclusions Our findings offer promising preliminary evidence that participation in mental health care with a collaborative care DMHI may be beneficial in the reduction of disordered eating symptoms in adolescents, including those who are experiencing comorbid anxiety and depressive symptoms.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».