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Enregistrement W4417304395 · doi:10.1186/s40337-025-01490-w

Exploring markers of feasibility for a pragmatic study of biomarkers in adolescents with eating disorders: steps towards a precision psychiatry approach

2025· article· en· W4417304395 sur OpenAlexaff
Mark L. Norris, Krista A. Power, Wendy Spettigue, Niana Lavallée, Madeline J. Gertler, D. Livingston, Alexane Rodrigue, Janessa Porter, Lori Pope, Megan Harrison, Nuray Kanbur, Gary S. Goldfield, Leanna Isserlin, Amy Robinson, Nicole Obeid

Notice bibliographique

RevueJournal of Eating Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision medicineSleep (system call)MEDLINEActigraphy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine markers of feasibility for a pragmatic interdisciplinary multi-axial study of biomarkers in adolescents with eating disorders (EDs). The study included the collection of medical and clinical variables, psychometric measures, dietary logs, sensory and sleep assessments, and biological samples (i.e., blood and stool collection) for biomarker analyses. Adolescents between the ages of 11 to 17 diagnosed with a restrictive ED, along with control participants were enrolled between November 2021 to July 2024. Participants with EDs underwent concurrent treatment while enrolled in the study. Time points for low-weight patients included baseline, 4, 12, and 26 weeks, depending on the biological marker. Control subjects and patients over 90% treatment goal weight were assessed once. Feasibility was evaluated using clinical participant recruitment efficiency and uptake, adherence to the study protocol, rates of study completion, and self-reported ratings of acceptability. In total, 100 participants with an ED, and 52 controls participated. We observed high rates of clinical participant enrolment, high adherence with most protocol collection procedures, modest dropout for longitudinal clinical participants (17% at 12 weeks), and positive feedback returned on surveys. We observed higher dropout at the 26-week timepoint (33%). Food log and sleep assessments were hindered by several contributing factors, resulting in completion rates of 31–70% and 40–87%. Overall, results suggest acceptable feasibility for most variables assessed. Protocols requiring participation beyond 12 weeks, and utilizing dietary logs and sleep assessments, should be powered accordingly to account for lower completion rates. Further studies are needed to determine methods to optimize dietary and sleep assessments. This study provides valuable insights that can inform future precision psychiatry ED research strategies. In this study, we report on the feasibility of collecting biomarker samples in adolescents with eating disorders (ED) to help inform a platform of precision psychiatry research. We included standardized questionnaires, dietary logs, sleep, sensory, and pharmacogenetic assessments, and collected blood and stool samples. Depending on the biomarker and grouping of participants, we collected data at 1, 3 or 4 timepoints. We evaluated feasibility using rates of recruitment, adherence to the protocol, timepoints and study completion, and overall acceptability. We recruited 100 participants with an ED and 52 controls. We observed high rates of clinical enrolment and adherence to most collection procedures, low rates of drop out over the first 12 weeks, and positive feedback returned on surveys. Dietary log completion and sleep assessments were the most challenging research tasks, with the highest rates of non-completion. Our results suggest that most participants followed longitudinally completed testing up to twelve weeks. Protocols requiring participation beyond this timeframe should account for substantial dropout. Further studies are required to investigate the optimal method to track nutritional intake and assess sleep characteristics for research purposes in adolescents with EDs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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