Factors predicting disordered eating and the prevalence of eating disorders in adolescent elite athletes, trained athletes and a reference group: a prospective controlled two-step study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To prospectively examine the prevalence of diagnosed eating disorders (ED-diagnosis), ED-symptoms and factors predicting ED-symptoms in three male and female high school student groups: elite athletes, trained athletes and a non-athlete reference group at baseline (T1) and 1-year follow-up (T2). METHODS: A survey was administered at baseline (T1) (n=1186) and 1-year follow-up (T2) (n=1144) (step-one). Participants classified with ED-symptoms by the Eating Disorder Examination Questionnaire (EDEQ 6.0) at T2 were invited to a diagnostic interview (step-two). RESULTS: Prevalence of ED-diagnosis for males and females were 6.9% and 9.3% in elite athletes, 5.9% and 11.2% in trained athletes and 3.0% and 11.9% in references, respectively. No group differences were statistically significant. Male references had more ED-symptoms compared with elite and trained male athletes (EDEQ-global score 0.81 vs <0.55), while elite female athletes had fewer ED-symptoms compared with trained female athletes and female references (EDEQ-global score 1.14 vs >1.59). Trained female athletes increased ED-symptoms over time, whereas elite female athletes consistently had fewer ED-symptoms in comparison. High ED-symptom presentation was predicted by high body mass index and more psychological distress in males, whereas for females, ED-symptoms were predicted by lower resilience, more psychological distress and being a non-athlete reference. CONCLUSION: No statistically significant group differences in the prevalence of ED-diagnosis were observed between elite athletes, trained athletes and a non-athlete reference group. Female elite athletes had fewer ED-symptoms compared with other female groups, and male references had more ED-symptoms compared with male athlete groups. Preventive measures that address psychological resilience and distress should be considered. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04003675.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».