Eating disorders among an online sample of Canadian and American boys and men
Notice bibliographique
Résumé
There is a continued need to identify the prevalence and sociodemographic correlates of eating disorders, particularly among the under-researched group of boys and men, to inform prevention and intervention efforts. Data from The Study of Boys and Men, a sample of 1553 boys and men aged between 15 and 35 years in Canada and the United States, were analyzed in 2024. Probable eating disorder diagnoses were identified using a previously established algorithm based on current diagnostic criteria. A multivariable logistic regression analysis was used to determine the sociodemographic correlates of meeting the criteria for any probable eating disorder diagnosis. The prevalence of meeting the criteria for any probable eating disorder diagnosis was 21.3 % (95 % confidence interval [CI] 18.7-24.1), while meeting criteria for a probable bulimia nervosa diagnosis had the highest prevalence (5.8 %, 95 % CI 4.6-7.1) and anorexia nervosa had the lowest prevalence (0.34 %, 95 % CI 0.1-0.8). Boys and men who identified as gay (adjusted odds ratio [AOR] 2.28, 95 % CI 1.35-3.85) or bisexual (AOR 2.22, 95 % CI 1.23-3.99) had higher odds of meeting criteria for any probable eating disorder diagnosis, compared to those who did not. Finally, boys and men who had a higher body mass index (BMI) (AOR 1.18, 95 % CI 1.14-1.23) had greater odds of meeting criteria for any probable eating disorder diagnosis. Findings add to the growing understanding of eating disorders among boys and men. Targeted and tailored prevention and intervention programming is needed for sexual minority boys and men, and those with higher BMIs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».