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Enregistrement W4410160891 · doi:10.1186/s40337-025-01240-y

Empirical validation of a developmental model for binge-eating disorder in adolescents: a structural equation modeling approach

2025· article· en· W4410160891 sur OpenAlexaffabout
Camille Clermont, Christopher Rodrigue, Catherine Bégin

Notice bibliographique

RevueJournal of Eating Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingPsychologyBinge-eating disorderBinge eatingClinical psychologyDevelopmental psychologyEating disordersBulimia nervosaStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loss of control (LOC) eating is characterized by a reported sense of being unable to control food intake, regardless of the amount of food consumed. It is the hallmark feature of binge-eating episodes, which involve consuming an unusually large amount of food within a discrete time frame, accompanied by a sense of LOC over eating. Some studies investigating the progression of LOC-eating symptoms in children and adolescents suggest that LOC-eating may be a precursor to binge-eating disorder (BED) in adults. To explain the progression from LOC-eating in childhood and adolescence to BED in adulthood, Tanofsky-Kraff and her colleagues developed a theoretical model highlighting three main constructs: negative affectivity, reward sensitivity, and executive functioning. However, a thorough empirical validation of this model has not yet been performed. The current study aims to empirically test Tanofsky-Kraff and her colleagues’ model via structural equation modeling (SEM) and explore potential gender and age differences within this framework. We surveyed 969 adolescents aged 12 to 18 years from the Quebec City area who completed self-report questionnaires. Our findings revealed that both negative affectivity and reward sensitivity are significantly associated with binge-eating symptomatology, whereas self-reported executive functioning is not significantly associated with binge-eating symptomatology. These results support several key components of the proposed model and provide insights into the interactions between the variables when tested simultaneously. Additionally, our study underscores the importance of considering individual factors such as age and gender in understanding binge-eating symptomatology. Some young people feel they can’t control how much they eat, even if they aren’t eating large amounts. This is called loss of control (LOC) eating. Some research suggests that LOC eating in children and adolescents could lead to binge-eating disorder (BED) later in life. To better understand why this might happen, experts have identified three key factors: struggling with negative emotions, being more sensitive to food rewards, and having difficulties with executive functioning. However, this idea hasn’t been fully tested yet. We surveyed 969 teenagers, aged 12 to 18, from the Quebec City area to explore how these three factors might be linked to binge-eating symptomatology. Our results suggest that adolescents who struggle with negative emotions or feel strongly rewarded by food might be at higher risk to report binge-eating symptoms. These findings underscore the importance of teaching young people how to manage their emotions from an early age. The also highlight the differential role of these factors depending on age and gender, which is important for developing more personalized prevention and treatment 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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