From stopgap to opportunity: outcomes across age groups in an intentionally designed, remote eating disorder treatment program
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth-based intermediate level of care programs for eating disorders largely yield comparable outcomes to in-person settings. However, extant research is primarily based on programs that transitioned to virtual formats in response to the COVID-19 pandemic, rather than those intentionally designed for remote delivery. Additional research is needed to evaluate programs specifically created for telehealth environments (i.e. intentionally-remote) and to understand how outcomes vary across age groups. In this retrospective chart review, clinical outcomes at end-of-treatment for 116 patients enrolled in an intentionally-remote eating disorder treatment program were analyzed, including eating disorder symptomatology, quality of life impairment, depressive symptoms, trait anxiety, body mass index, and percentage of ideal body weight. Mixed ANOVAs revealed significant improvements (ps < .001) from admission to discharge across all outcomes with large effects and no interaction by age, suggesting similar effectiveness across groups. By discharge, mean eating disorder symptomatology scores were below the clinical cut-off, quality of life impairment was within the minor to moderate range, depressive symptoms were mild, and weight restoration benchmarks were achieved for all age groups. While these findings support the potential of remote care as an accessible means of offering effective eating disorder treatment, further research is needed to determine generalizability to diverse populations, assess the impact of program features, and examine longitudinal outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».