Label-free enrichment of human pluripotent stem cell-derived early retinal progenitor cells for cell-based regenerative therapies
Notice bibliographique
Résumé
The Eating Attitude Test-26 (EAT-26) is a widely used screening tool to measure symptoms and behaviors related to eating disorders (EDs). Previous studies in various countries have empirically assessed the original factor structure of EAT-26 based on their respective sample data. Their sample data did not support the original factor structure of EAT-26. Sociocultural factors may cause ED behaviors to differ among diverse sociocultural groups. However, assessing the EAT-26 factor structure using confirmatory factor analysis (CFA) has not been done in Thailand. Thus, this cross-sectional study aimed to examine the factor structure of EAT-26 among 210 young adults in Northeast Thailand using both exploratory factor analysis (EFA) and CFA. The results of our study revealed similar findings to those of previous studies. The first finding indicated that the factor structure of the EAT-26 was inconsistent with the sample data obtained using EFA. Similarly, the second CFA finding indicated that the (EAT-26) model did not fit the sample data. However, the sample data from those previous studies and our sample data differed from those included in the original EAT-26 study. In other words, the sample data come from those participants who did not share the same sociocultural backgrounds different than those included in the original EAT-26 study. It can be concluded that sociocultural factors appear to play a crucial role in the ED screening stage. Therefore, adapting the ED screening tools to suit groups with different sociocultural backgrounds (e.g., young Thai adults) may be essential. Finally, future research should focus on developing an ED scale bank that accommodates the growing screening tools sensitive to sociocultural factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».