Adverse Childhood Experiences Predict Treatment Drop Out in Adolescents and Young Adults With Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood adversity is associated with elevated risk of developing an eating disorder. The objective of the current study was to examine whether different types of childhood adversity, such as parental separation or abuse exposure, predicted treatment completion in a sample of adolescents and young adults with eating disorders. METHOD: A retrospective chart review was conducted at an eating disorders clinic in Calgary, Canada. Childhood adversity was measured using the adverse childhood experiences (ACEs) scale. Eating disorders diagnoses were determined by physicians following a comprehensive assessment. Logistic regressions were performed with ACEs as predictors of likelihood to complete treatment and including diagnoses and age as covariates. RESULTS: Data were analyzed for 128 patients aged 11-24. Higher ACE scores were associated with a reduced likelihood of completing treatment before and after adjusting for diagnosis and age (adjusted odds ratio = 0.76). Examining individual ACE items, people were less likely to complete treatment if they were exposed to verbal abuse, physical abuse, emotional neglect, or if they witnessed intimate partner violence or substance abuse in the home. However, after adjusting for diagnosis, age, and other ACE exposures, no individual ACE was an independent predictor of treatment completion. DISCUSSION: This study suggests that ACE exposure increases youth attrition from eating disorders treatment in a stepwise manner. Treatment programs for youth with eating disorders should focus additional effort on early intervention for youth who have dealt with childhood adversities, potentially by implementing trauma-informed practice into assessments and treatment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».