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Enregistrement W6995834443

Practical Considerations for Using the Eating Disorder Examination Interview with Adolescents

2023· article· en· W6995834443 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarrantMedical diagnosisEating disordersMetisInterviewDisordered eatingSuite
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Megan N Parker,1 Jason M Lavender,2– 4 Natasha A Schvey,1 Marian Tanofsky-Kraff1– 3 1Department of Medical and Clinical Psychology, Uniformed Services University of the Health Sciences, Bethesda, MD, USA; 2Department of Medicine, Uniformed Services University of the Health Sciences, Bethesda, MD, USA; 3Military Cardiovascular Outcomes Research (MiCOR) Program, Bethesda, MD, USA; 4The Metis Foundation, San Antonio, TX, USACorrespondence: Jason M Lavender, Military Cardiovascular Outcomes Research Program, 4301 Jones Bridge Road, Building 17, Suite 2A, Bethesda, MD, 20814, USA, Email jason.lavender.ctr@usuhs.eduAbstract: Approximately 35 years after its initial publication, the Eating Disorder Examination (EDE) remains one of the most widely used semi-structured interviews for assessing eating disorder diagnoses and symptomatology. Although the interview provides certain advantages over other common measurement approaches (ie, questionnaires), there are particular considerations regarding the EDE that warrant attention, including in its use with adolescents. The aims of this paper are therefore to: 1) provide a brief overview of the interview itself, as well as a description of its origin and underlying conceptual framework; 2) describe relevant factors for administering the interview with adolescents; 3) review potential limitations regarding use of the EDE with adolescents; 4) address considerations for using the EDE with pertinent subpopulations of adolescents who may experience distinct eating disorder symptoms and/or risk factors; and 5) discuss the integration of self-report questionnaires with the EDE. Advantages of using the EDE include the ability for interviewers to clarify complex concepts and mitigate inattentive responding, enhanced orientation to the interview timeframe to improve recall, increased diagnostic accuracy compared to questionnaires, and accounting for potentially salient external factors (eg, food/eating rules imposed by a parent/guardian). Limitations include more extensive training requirements, greater assessment burden, variable psychometric performance across subgroups, lack of items evaluating muscularity-oriented symptoms and avoidant/restrictive food intake disorder diagnostic criteria, and lack of explicit consideration for salient risk factors other than weight and shape concerns (eg, food insecurity).Keywords: eating disorders, disordered eating, youth, semi-structured, measurement, assessment

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,419
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,573
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4190,573
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,507
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,093 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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