Clinical characteristics of hospitalized male adolescents and young adults with avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) may result in significant medical sequelae. Compared to youth with eating disorders like anorexia nervosa (AN), youth with ARFID tend to be younger and are more likely to be male. We aim to describe sex differences in clinical characteristics of youth hospitalized for medical complications of ARFID and compare their characteristics with youth hospitalized for anorexia nervosa. Methods This is a retrospective review of electronic medical records for youth with ARFID ( N = 36; 13 male and 23 female) and AN ( N = 355; 40 male and 315 female), including restricting and binge-eating/purging subtypes, aged 9–25 admitted to the inpatient UCSF Eating Disorders Program (2012–2020). Results A greater proportion of youth with ARFID were male compared to youth with AN (36.1% vs. 11.2%). Male youth with ARFID (mean age 15.5 ± 2.8) had lower heart rate nadir (49.2 vs. 57.6 beats per minute, p = .019) and lower total cholesterol (129.8 vs. 159.3 mg/dL, p = .008), but higher hemoglobin (13.9 vs. 13.0 g/dL, p = .015) and prescribed calories at discharge (3323 vs. 2817 kcal, p = .001) compared to females with ARFID. Males with AN, who on average had higher admission BMI than males with ARFID (17.3 vs. 15.5 kg/m 2 , p = .013), required more (3785) kcal on discharge to restore medical stability than males with ARFID (3323 kcal). Compared to all youth with AN, youth with ARFID had lower body mass index (BMI, 15.7 vs. 17.0 kg/m 2 , p = .001) and lower vitamin D (26.5 vs. 33.0 ng/mL, p = .003). Conclusions ARFID in males is associated with lower heart rate nadirs than in females with ARFID. Clinicians should be aware of unique medical complications in youth with ARFID compared to youth with AN.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».