Fatores de risco de transtornos alimentares: revisão guarda-chuva de metanálises publicadas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Graduar as evidências sobre fatores de risco de transtornos alimentares (anorexia nervosa, bulimia nervosa e transtorno de compulsão alimentar periódica) com o método de revisão guarda-chuva. Métodos: Trata-se de revisão sistemática de estudos observacionais sobre fatores de risco de transtornos alimentares publicados no PubMed, PsycInfo, e Embase até 11 de dezembro de 2019. Recalculamos metanálises de efeitos aleatórios, heterogeneidade, efeito de estudo pequeno, viés de excesso de significância e intervalo de confiança de 95% e graduamos evidências significativas (p < 0,05) de convincentes a fracas, conforme os critérios estabelecidos. A qualidade foi avaliada com a ferramenta Assessment of Multiple Systematic Reviews 2 (AMSTAR-2). Resultados: Foram incluídas 9 das 2.197 metanálises, as quais apresentavam evidências de 50 fatores de risco, 29.272 sujeitos com transtornos alimentares e 1.679.385 controles. Embora não houvesse associação com evidências convincentes, evidências altamente sugestivas apoiaram a associação entre abuso sexual infantil e bulimia nervosa (k = 29, 1.103 casos com distúrbios alimentares, 8.496 controles, RC, 2,73, IC95% 1,96-3.79, p = 2,1x10-9, qualidade AMSTAR-2 moderada) e entre vitimização por provocação relacionada à aparência e quaisquer transtornos alimentares (k = 10, 1.341 casos com transtornos alimentares, 3.295 controles, RC 2,91, IC95% 2,05-4,12, p = 1,8x10-9, qualidade AMSTAR-2 moderada). Evidências sugestivas, fracas ou nenhuma evidência sustentaram 11, 29 e 8 associações, respectivamente. Conclusões: Evidência mais confiáveis indicam que eventos traumáticos e estressantes precoces são fatores de risco de transtornos alimentares. São necessários estudos de coorte colaborativos prospectivos maiores para identificar fatores de risco de transtornos alimentares, especialmente a anorexia nervosa
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".