<scp>ERP</scp> correlates of self‐referential processing moderate the association between pubertal status and disordered eating in preadolescence
Notice bibliographique
Résumé
Preadolescence is a critical period for the onset of puberty and eating-related psychopathology. More advanced pubertal status is associated with elevated eating pathology. However, it was unclear whether this association was moderated by self-referential processing, an important, modifiable cognitive risk for various forms of psychopathology, including eating problems. Further, no study has examined the neural correlates of self-referential processing in relation to eating pathology. To address these gaps, we examined how the association between pubertal status and disordered eating was moderated by self-referential processing in a community sample of 115 nine-to-12-year-old preadolescents (66 girls; mean age/SD = 10.98/1.18 years; 87.5% White). Youths reported their pubertal status and disordered eating behaviors and completed an ERP version of the Self-Referent Encoding Task (SRET) to assess self-referential processing. A Principal Component Analysis of the ERP data identified an anterior late positive potential (LPP) in both the positive and negative SRET conditions. The LPP in the positive condition moderated the positive association between pubertal status and disordered eating behaviors, such that this association was significant for youths with a smaller LPP toward positive self-referential cues, but non-significant for those showing a larger LPP toward positive self-referential cues. These results suggest that a deeper processing of positive self-referential information, indicated by a potentiated LPP, may weaken the negative impact of pubertal status on disordered eating. Our findings also suggest that enhancing positive self-referential processing may be a useful tool in preventing the development of eating pathology in preadolescents, especially for those with more advanced pubertal status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».