Clinical Relevance of Food Addiction in Higher Weight Patients across the Binge Eating Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Food addiction (FA) is associated with greater severity on many eating-related correlates when comorbid with binge eating disorder (BED) but no study has established this relation across the whole spectrum of binge eating, i.e., from no BED to subthreshold BED to BED diagnosis. This study aims to examine the effect of the presence of FA on the severity of eating behaviors and psychological correlates in patients without BED, subthreshold BED or BED diagnosis. Participants (n = 223) were recruited at a university center specialized in obesity and eating disorder treatment and completed a semi-structured diagnostic interview and questionnaires measuring eating behaviors, emotional regulation, impulsivity, childhood interpersonal trauma, and personality traits. They were categorized by the presence of an eating disorder (no BED, subthreshold BED, or BED) and the presence of FA. Group comparisons showed that, in patients with BED, those with FA demonstrated higher disinhibition (t(79) = −2.19, p = 0.032) and more maladaptive emotional regulation strategies (t(43) = −2.37, p = 0.022) than participants without FA. In patients with subthreshold BED, those with FA demonstrated higher susceptibility to hunger (t(68) = −2.55, p = 0.013) and less cooperativeness (t(68) = 2.60, p = 0.012). In patients without BED, those with FA demonstrated higher disinhibition (t(70) = −3.15, p = 0.002), more maladaptive emotional regulation strategies (t(53) = −2.54, p = 0.014), more interpersonal trauma (t(69) = −2.41, p = 0.019), and less self-directedness (t(70) = 2.14, p = 0.036). We argue that the assessment of FA provides relevant information to complement eating disorder diagnoses. FA identifies a subgroup of patients showing higher severity on many eating-related correlates along the binge eating spectrum. It also allows targeting of patients without a formal eating disorder diagnosis who would still benefit from professional help.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».