Cross‐Cultural Validation of the Binge Eating Disorder Screener‐7 (BEDS‐7) Across 42 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to evaluate the reliability and validity of the Binge Eating Disorder Screener-7 (BEDS-7) across 42 countries and 26 languages, assessing its reliability and validity as a screening tool for binge-eating disorder (BED) in diverse cultural contexts. Specifically, it sought to enhance early recognition of BED symptoms in primary care settings globally, contributing to a standardized framework for assessing BED. Method: The International Sex Survey, a cross-sectional online study, was conducted in 42 countries and 26 languages. A diverse community sample of 82,243 participants, aged 18 years or older, completed the BEDS-7 and measures of sexuality, mental health, substance use, and sociodemographic characteristics. Confirmatory factor analyses and tests of measurement invariance were employed to evaluate the reliability and validity of the BEDS-7 across languages, countries, genders, and sexual orientations. Results: The BEDS-7 demonstrated scalar factorial invariance across languages and countries, indicating consistent factor loadings and item intercepts. In contrast, the screener showed residual invariance across gender and sexual orientation groups, supporting its robustness across these demographics. Kruskal–Wallis tests revealed significant differences in BED symptoms across languages, countries, genders, and sexual orientations, with the highest BED scores observed among queer, pansexual, and gender-diverse individuals. The BEDS-7 also demonstrated adequate reliability (Cronbach's alpha > 0.80) and moderate criterion validity. Discussion: The findings provide further evidence of the reliability and validity of the BEDS-7 as a potential screening tool for identifying probable cases of BED globally, facilitating early intervention in primary care settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».