The profile of “hot” and “cool” executive functions in young women with anorexia and bulimia nervosa
Bibliographic record
Abstract
Funkcje wykonawcze (executive functions -EF) pozwalają na ukierunkowane i celowe działanie człowieka.Cechują się wieloaspektową, obligatoryjną i uporządkowaną organizacją.Obejmują takie aspekty, jak planowanie, zdolność przełączania się, kontrola hamowania czy umiejętność podejmowania adekwatnych decyzji.Z uwagi na charakterystykę objawów anoreksji (anorexia nervosa -AN) i bulimii psychicznej (bulimia nervosa -BN), które obejmują sztywne czy impulsywne zachowania służące kontroli lub utracie masy ciała, postanowiono sprawdzić sprawność wykonawczą młodych kobiet z diagnozą AN i BN.Na podstawie przeglądu metaanaliz zauważono, że wyniki uzyskiwane przez badaczy są różne.Dostępne są prace, które dowodzą trudności w tym zakresie u osób chorujących na anoreksję i bulimię psychiczną, oraz takie, których wyniki im przeczą.Istotnym czynnikiem w rozwoju zaburzeń odżywiania są emocje, dlatego zainspirowano się koncepcją "gorących" i "zimnych" EF.Pierwsze są uruchamiane w sytuacji wzbudzającej emocje lub napięcie między natychmiastową a odroczoną gratyfikacją, natomiast drugie w sytuacji neutralnej emocjonalnie.W grupie kryterialnej (n = 15) i kontrolnej (n = 19) porównano poziom EF za pomocą trzech testów neuropsychologicznych: Kolorowego testu połączeń, Testu wieży londyńskiej i eksperymentalnej wersji Iowa Gambling Task.Profil EF kobiet z AN i BN był nieharmonijny -najczęściej przejawiały one deficyty przełączania się i planowania, z kolei w zadaniach, w których oceniano czas wykonania, uzyskiwały wyniki zbliżone do kobiet zdrowych.Poznanie EF osób z AN i BN pozwoli lepiej zrozumieć czynniki wpływające na rozwój i utrzymywanie się objawów, co może skutkować wzrostem efektywności leczenia.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".