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Enregistrement W7117323344 · doi:10.1002/erv.70068

Emerging Adults Seeking Treatment for Their Eating Disorder: An Empirical Look at Young Adults Relative to Adults Over 25

2025· article· en· W7117323344 sur OpenAlexaff
Michèle Laliberté, Keisha C. Gobin, Madelaine B. Potechin, Kristen M. Lucibello, Sarah Potter, Gillian Grant‐Allen

Notice bibliographique

RevueEuropean Eating Disorders Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYoung adultEating disordersHelp-seekingMEDLINEHealthy eating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Emerging adults (EAs), aged 18-25, may have distinct characteristics and, therefore, treatment needs compared to adults over 25 (adults > 25) that are poorly understood. OBJECTIVE: This study compares EAs to adults > 25 entering eating disorder (ED) treatment to better characterise their differences. METHOD: Participants were 623 individuals (332 EAs; 291 adults > 25) with anorexia nervosa, bulimia nervosa, or related OSFED, referred to outpatient ED treatment from 2004-2020. Using retrospective demographic data, assessment information, and treatment attendance, EAs were compared to adults > 25 on: demographic characteristics, high-risk behaviours, diagnostic profiles, substance use, and treatment engagement. EAs with and without prior ED treatment were compared. RESULTS: Over half (55%) of EAs report living with family versus 14% of adults > 25. EAs reported more self-harm, ED-related theft, and greater cannabis use than adults > 25. While there were no differences in rates of comorbidity, EAs were less likely to have received treatment for comorbid illnesses. EAs without previous ED treatment were also more likely to disengage from treatment than those with prior treatment. CONCLUSIONS: EAs and adults > 25 demonstrate similar diagnostic profiles and rates of treatment drop-out. However, EAs may need individualised treatment planning for high-risk behaviours and comorbid illnesses. Recommendations for the care of EAs in adult programs are made.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,325 · 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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