Eating Disorder Risk and Diagnosis Among East Asian Youth in the United States: Findings From the Healthy Minds Study, 2020–2023
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of probable eating disorders and self-reported eating disorder diagnoses among East Asian young adults aged 18-25 years across US colleges. METHOD: Using data from the 2020 to 2023 Healthy Minds Study, a repeated cross-sectional survey of US college students, we analyzed data from East Asian and White participants aged 18-25 years (N = 160,740). Eating disorder risk was assessed using the SCOFF questionnaire and eating disorder diagnoses were self-reported. Using multivariable logistic models, we generated odds ratios (OR) and confidence intervals (CI) to estimate inequities in the prevalence of a probable eating disorder and eating disorder diagnoses between East Asian and White young adults, adjusting for gender identity, age, international student status, sexual orientation, financial stress, and study year. RESULTS: We found no statistically significant differences in the prevalence of a probable eating disorder among East Asian young adults compared to White young adults (OR: 1.04; 95% CI: 0.97-1.11) after adjustment. Among those with a probable eating disorder (n = 68,651), East Asian young adults had nearly half the odds (OR: 0.55; 95% CI: 0.47-0.65) of having a self-reported diagnosed eating disorder compared to White young adults. DISCUSSION: While the prevalence of having a probable eating disorder was similar among East Asian and White young adults, East Asians had almost half the odds of self-reporting an eating disorder diagnosis compared to White young adults. Future research is warranted to better understand barriers to eating disorder diagnosis among East Asian young adults in the US.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».