Experiences of having an eating disorder and perceptions of its etiology: A qualitative study to inform genetic counseling practice.
Notice bibliographique
Résumé
There has been limited research regarding how people with eating disorders (EDs) perceive the causes of these conditions. We conducted an interpretive description study to explore the perceived causes of EDs among individuals with a history of EDs, and to examine how healthcare professionals (HCPs) can provide better care for people with these conditions. We interviewed 15 diverse individuals, with emphasis on gender and racial diversity, with a history of EDs about their perceived etiologies of their EDs, what they wished the public and HCPs knew about EDs, and their thoughts on a 3-min video explaining the multifactorial etiology of EDs. After "line-by-line" coding, themes were used to inductively develop a model to describe individuals' experiences of EDs. Participants' narrative about their experiences of their EDs focused on the condition arising from multiple identity- and environment-related causes, which contributed to a negative cycle of emotions that led to feelings of isolation. Perceptions of the cause of EDs and access to treatment were influenced by systemic issues (e.g., racism, sexism), lack of knowledge about, and stigma associated with EDs. Participants wanted personalized care that acknowledges the factors they perceive to contribute to their ED. Our findings support previous work-showing that the causes of EDs are perceived to be complex, and that shame, stigma, guilt, and self-denial are barriers to treatment. It is important for HCPs to provide holistic, empathic care for people with EDs and acknowledge the systemic issues that affect EDs.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».