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Enregistrement W4397041465 · doi:10.1002/erv.3104

Suicidal thoughts and attempts in a transdiagnostic eating disorder sample: Do diagnostic severity criteria predict risk?

2024· article· en· W4397041465 sur OpenAlexaff
Kendall Schmidt, Elizabeth H. Fitzgerald, Pamela K. Keel

Notice bibliographique

RevueEuropean Eating Disorders Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésEating disordersPsychologyClinical psychologySuicide RiskPsychiatryHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Eating disorders (EDs) are associated with elevated suicide. Low body mass index (BMI) and frequency of purging and binge eating represent severity criteria for EDs and distinguish full-threshold EDs from other specified feeding and eating disorders (OSFED). However, no work has taken a transdiagnostic approach to studying whether severity of these or other features is associated with suicidal ideation (SI) and attempts. METHOD: We examined diagnostic status, ED features, and SI and attempts in a large, transdiagnostic, community sample of 257 women with EDs and 45 controls without a current or past ED in the United States using the EDs Examination interview and the Structured Clinical Interview for the DSM-5 (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders). RESULTS: SI and suicide attempts (SA) were elevated in OSFED compared to controls but did not differ between OSFED and full-threshold EDs. Higher BMI predicted increased SI. Number of purging methods, but not frequency, was related to history of SA. Binge episode frequency and size were not significant predictors. CONCLUSIONS: OSFED presents with elevated SI and SA, and ED severity criteria that distinguish OSFED from full-threshold EDs do not predict SI or SA. Suicide risk assessments should be implemented universally across EDs in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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