Association of body mass index with progression from binge-eating behavior into binge-eating disorder among adolescents in the United States: A prospective analysis of pooled data
Notice bibliographique
Résumé
The association between body mass index (BMI) and binge-eating disorder (BED) is well-established. However, data on the extent to which BMI is associated with progression from binge-eating behavior into BED among adolescents are limited, which was the aim of this investigation. Participants were 9964 U.S. adolescents from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study, aged 9-13 at the time of study enrollment. A computerized parent-reported assessment was used to establish adolescents' binge-eating behaviors and BED. Cox proportional hazards models adjusting for sociodemographic covariates were used to examine prospective associations between BMI and likelihood of BED onset among a) adolescents with binge-eating behavior, and b) adolescents with no binge-eating behavior. Of 975 adolescents who met the study criteria for binge-eating behavior, 89 (9.1%) subsequently met the study criteria for BED. Of 8989 adolescents with no binge-eating behavior, 82 (0.9%) subsequently met the study criteria for BED. BMI percentile was significantly associated with the likelihood of BED onset in participants with (adjusted HR = 1.03, 95% confidence interval [CI] 1.00, 1.06) and participants without (adjusted HR = 1.05, 95% CI 1.03, 1.07) binge-eating behavior. Results were also significant when examining BMI as a dichotomous predictor (above and below 85th percentile) among those with (adjusted HR = 2.60, 95% CI 1.00, 6.68) and those without (adjusted HR = 6.01, 95% CI 3.90, 11.10) binge-eating behavior. Overall, results indicate that elevated BMI is prospectively associated with a greater risk for BED onset among U.S. adolescents with or without binge-eating behavior. Adolescents with a higher BMI may benefit from screening for binge eating, and prevention/early intervention strategies to mitigate the risk for developing BED.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».