The prevalence and association between avoidant/restrictive food intake disorder-(ARFID) and disorders of gut–brain interaction (DGBI): a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Avoidant/restrictive food intake disorder (ARFID) is characterized by restrictive and avoidant feeding and eating behaviors not linked to body weight or shape concerns, potentially exacerbated by disorders of gut-brain interaction (DGBI). This scoping review was conducted to systematically map the literature on ARFID and DGBI to determine the prevalence of ARFID in DGBI, the prevalence of DGBI in ARFID patients, and the association between these disorders. Online databases, including PubMed, Scopus, and Web of Science were systematically reviewed from 2013 to April 2025. Studies that reported the prevalence of ARFID in DGBI groups, the prevalence of DGBI in ARFID individuals, and examined the association between ARFID and DGBI were included. Out of 4,085 screened sources, nine studies met the inclusion criteria. The prevalence of ARFID in patients with DGBI ranged from 13.2% to 40%. Individuals with ARFID showed a higher risk for DGBI and its symptoms compared to controls. This review summarized the prevalence of ARFID in DGBI patients, and the association between these disorders. Limitations include small sample sizes and inconsistencies in diagnostic scales. Larger-scale research is needed to clarify the association, along with improved assessment tools for accurate diagnosis of ARFID and DGBI.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».