Food and Alcohol Disturbance in High School Adolescents: Prevalence, Characteristics and Association with Problem Drinking and Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Food and alcohol disturbance (FAD) is characterized by the association of alcohol use with compensatory behaviors such as restricting calories, physical activity and purging. Despite not being part of the current nosography, research has grown in the past 10 years, mostly on college students' samples. In this study, we aim to describe the prevalence, characteristics and association of FAD with problem drinking (PD) and eating disorder risk (EDR) in a sample of Italian high school students. Participants were 900 high school students (53.6% males; mean age = 16.22) that were administered standardized questionnaires. Students who screened positive for PD, EDR and both were, respectively, 17.3%, 5.9% and 1.3%. Approximately one out four students reported FAD behaviors, mostly to control weight and by restricting calories, with higher prevalence and severity among those who screened positive for PD. Purging behaviors were rare overall (15.5%), but significantly more frequent in participants who screened positive for both PD and EDR (41.7%). FAD was more strongly associated with alcohol use severity than with ED symptom severity across all subgroups. FAD behaviors appear to be common in the Italian high school population and more strongly associated with PD. Future studies should investigate FAD's impact on adolescents' functioning and possible early interventions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».