Eating Disorders in Clinical High-Risk for Psychosis Samples: a Study Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many research and meta-analytic studies have shown that individuals at high clinical \nrisk for psychosis (CHR-P) often exhibit complex clinical conditions characterized by the co- \noccurrence of multiple psychopathological syndromes. Currently, evidence about the presence of \neating disorders (EDs) in this population is limited. Here we present a research protocol for a \nsystematic review and meta-analysis with the objectives of estimating the impact of \nsociodemographic and study variables on the ED diagnosis in CHR-P individuals and of resuming \nthe available knowledge on the features of EDs in CHR-P samples. \nMethods: PubMed, EBSCO/APA PsycINFO, and Web of Science will be searched for articles \npublished from 1 January 2018 to 31 December 2022. Original research assessing EDs in CHR-P \nsamples with validated measures will be included. Two independent researchers will screen the \narticles and evaluate their quality using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale–potential \ndisagreements will be solved by contacting a third judge. A narrative synthesis will be performed. \nMoreover, whenever applicable, random-effect models (proportions) and meta-regressions will be \napplied to extracted data. The study will be conducted using the PRISMA guidelines. \nDiscussion: Since the empirical literature regarding EDs in CHR-P samples is limited, this study \nintends to increase knowledge on the topic and inform preventive interventions aimed at addressing \nclinical challenges of CHR-P patients with ED.
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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 | 0,083 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,006 |
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 ».