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Enregistrement W4399057042 · doi:10.1016/j.jad.2024.05.132

Distinct personality profiles associated with disease risk and diagnostic status in eating disorders

2024· article· en· W4399057042 sur OpenAlexaff
Zuo Zhang, Lauren Robinson, Iain C. Campbell, Madeleine Irish, Marina Bobou, Jeanne Winterer, Yuning Zhang, Sinéad King, Nilakshi Vaidya, M. John Broulidakis, Betteke Maria van Noort, Argyris Stringaris, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Rüdiger Brühl, Juliane H. Fröhner, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Sarah Hohmann, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Julia Sinclair, Michael N. Smolka, Henrik Walter, Robert Whelan, Gunter Schumann, Ulrike Schmidt, Sylvane Desrivières

Notice bibliographique

RevueJournal of Affective Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilFédération pour la Recherche sur le CerveauHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAgence Nationale de la RechercheMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesUK Research and InnovationScience Foundation IrelandEconomic and Social Research CouncilEuropean CommissionNIHR Maudsley Biomedical Research CentreDeutsche ForschungsgemeinschaftArts and Humanities Research CouncilKing's College LondonInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleGovernment of the United KingdomEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute of Mental HealthFondation pour la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthFondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée
Mots-clésEating disordersPsychologyDiseasePersonalityClinical psychologyPersonality disordersPsychiatryMedicineInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personality traits have been associated with eating disorders (EDs) and comorbidities. However, it is unclear which personality profiles are premorbid risk rather than diagnostic markers. We explored associations between personality and ED-related mental health symptoms using canonical correlation analyses. We investigated personality risk profiles in a longitudinal sample, associating personality at age 14 with onset of mental health symptoms at ages 16 or 19. Diagnostic markers were identified in a sample of young adults with anorexia nervosa (AN, n = 58) or bulimia nervosa (BN, n = 63) and healthy controls (n = 47). Two significant premorbid risk profiles were identified, successively explaining 7.93 % and 5.60 % of shared variance (Rc2). The first combined neuroticism (canonical loading, rs = 0.68), openness (rs = 0.32), impulsivity (rs = 0.29), and conscientiousness (rs = 0.27), with future onset of anxiety symptoms (rs = 0.87) and dieting (rs = 0.58). The other, combined lower agreeableness (rs = −0.60) and lower anxiety sensitivity (rs = −0.47), with future deliberate self-harm (rs = 0.76) and purging (rs = 0.55). Personality profiles associated with “core psychopathology” in both AN (Rc2 = 80.56 %) and BN diagnoses (Rc2 = 64.38 %) comprised hopelessness (rs = 0.95, 0.87) and neuroticism (rs = 0.93, 0.94). For BN, this profile also included impulsivity (rs = 0.60). Additionally, extraversion (rs = 0.41) was associated with lower depressive risk in BN. The samples were not ethnically diverse. The clinical cohort included only females. There was non-random attrition in the longitudinal sample. The results suggest neuroticism and impulsivity as risk and diagnostic markers for EDs, with neuroticism and hopelessness as shared diagnostic markers. They may inform the design of more personalised prevention and intervention strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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