Validation of the French Version of the Yale Food Addiction Scale: An Examination of its Factor Structure, Reliability, and Construct Validity in a Nonclinical Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The concept of food addiction has recently been proposed by applying the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, Text Revision, criteria for substance dependence to eating behaviour. Food addiction has received increased attention given that it may play a role in binge eating, eating disorders, and the recent increase in obesity prevalence. Currently, there is no psychometrically sound tool for assessing food addiction in French. Our study aimed to test the psychometric properties of a French version of the Yale Food Addiction Scale (YFAS) by establishing its factor structure and construct validity in a nonclinical population. METHOD: A total of 553 participants were assessed for food addiction (French version of the YFAS) and binge eating behaviour (Bulimic Investigatory Test Edinburgh and Binge Eating Scale). We tested the scale's factor structure (factor analysis for dichotomous data based on tetrachoric correlation coefficients), internal consistency, and construct validity with measures of binge eating. RESULTS: Our results supported a 1-factor structure, which accounted for 54.1% of the variance. This tool had adequate reliability and high construct validity with measures of binge eating in this population, both in its diagnosis and symptom count version. A 2-factor structure explained an additional 9.1% of the variance, and could differentiate between patients with high, compared with low, levels of insight regarding addiction symptoms. CONCLUSIONS: In our study, we validated a psychometrically sound French version of the YFAS, both in its symptom count and diagnostic version. Future studies should validate this tool in clinical samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».