Avoidant/restrictive food intake disorder differs from anorexia nervosa in delay discounting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) and anorexia nervosa (AN) are the two primary restrictive eating disorders; however, they are driven by differing motives for inadequate dietary intake. Despite overlap in restrictive eating behaviors and subsequent malnutrition, it remains unknown if ARFID and AN also share commonalities in their cognitive profiles, with cognitive alterations being a key identifier of AN. Discounting the present value of future outcomes with increasing delay to their expected receipt represents a core cognitive process guiding human decision-making. A hallmark cognitive characteristic of individuals with AN (vs. healthy controls [HC]) is reduced discounting of future outcomes, resulting in reduced impulsivity and higher likelihood of favoring delayed gratification. Whether individuals with ARFID display a similar reduction in delay discounting as those with AN (vs. an opposing bias towards increased delay discounting or no bias) is important in informing transdiagnostic versus disorder-specific cognitive characteristics and optimizing future intervention strategies. METHOD: To address this research question, 104 participants (ARFID: n = 57, AN: n = 28, HC: n = 19) completed a computerized Delay Discounting Task. Groups were compared by their delay discounting parameter (ln)k. RESULTS: Individuals with ARFID displayed a larger delay discounting parameter than those with AN, indicating steeper delay discounting (M ± SD = -6.10 ± 2.00 vs. -7.26 ± 1.73, p = 0.026 [age-adjusted], Hedges' g = 0.59), with no difference from HC (p = 0.514, Hedges' g = -0.35). CONCLUSION: Our findings provide a first indication of distinct cognitive profiles among the two primary restrictive eating disorders. The present results, together with future research spanning additional cognitive domains and including larger and more diverse samples of individuals with ARFID (vs. AN), will contribute to identifying maintenance mechanisms that are unique to each disorder as well as contribute to the optimization and tailoring of treatment strategies across the spectrum of restrictive eating disorders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».