介绍
素食主义和纯素食主义的接受度正在上升，并且被认为是由多种因素驱动的，包括动物福利和环境可持续性问题以及积极的健康益处 [ 1 , 2 ]。在饮食失调领域，人们普遍认为素食主义和纯素食主义可能与饮食失调病理风险增加有关[ 3,4,5 ]。例如，有些人可能会被素食主义或纯素食主义所吸引，以提供一种社会可接受的方式来证明排除食物类别和掩饰饮食失调[ 6,7 ]]。尽管众所周知，素食者和纯素食者具有与杂食者独特不同的重要饮食态度和行为[ 8 ]，但饮食失调评估工具的普遍适用性通常被认为在这些人群中[ 9 ]。人们注意到，出于多种原因，饮食失调工具可能不适合素食者和纯素食者使用。例如，此类措施可能无法破译饮食限制的动机，进而将遵循素食或纯素食饮食所需的限制与限制食物以改变体重或体形所需的限制相混淆[ 8]。因此，采用专门的筛查工具来区分素食和纯素食饮食行为与病理性饮食行为仍然很重要，从而识别出那些需要进一步干预的行为。

一种新开发的筛查工具，旨在克服评估日益增长的素食者和严格素食者群体中饮食失调病理学的挑战，即素食素食饮食失调筛查仪（V-EDS；[ 2 , 10]）。V-EDS 是一个相对简短的 18 项自我报告工具，旨在评估过去 7 天内素食者和严格素食者的饮食失调症状。V-EDS 的构建和项目开发分为四个阶段，它依赖于素食者、严格素食者和患有饮食失调经历的人的个人经历，以及在饮食失调领域工作的心理学家和营养师的专业知识。V-EDS 旨在整合到研究和临床环境中，以区分导致饮食失调病理增加的基本因素（例如，限制食物以影响体重与限制食物类别以遵循素食或纯素饮食）。V-EDS 还尝试克服该领域的一些限制，将其作为一种快速、廉价、11 , 12 ]。V-EDS 支持一维因子结构，在素食者和纯素食者的单独样本中具有出色的内部一致性（α = 0.95–0.96）和收敛效度（0.87–0.88）以及中等区分效度（0.45–0.55）[10 ]。尽管该工具尚未采用最佳截止值来区分需要进一步评估的受访者。确定临床临界值有可能增强 V-EDS 的临床实用性和适用性 [ 13 , 14]，反过来，提高素食者和纯素食患者接受专门的饮食失调治疗的机会。因此，本研究旨在确定一个 V-EDS 截止分数，优化敏感性和特异性，以区分素食者和纯素食者自我报告的临床和社区样本中的饮食失调病理学。

方法
这项研究涉及对为开发和验证 McLean 等人详细描述的 V-EDS 收集的数据进行二次分析。[ 10 ]。获得莫纳什大学人类研究伦理委员会（项目 ID：30651）的伦理批准，参与者在参与前被告知研究目的并提供知情同意书。

参加者
参与者通过之前的参与者数据库、社交媒体广告（例如，澳大利亚素食者 Facebook 群组）和饮食失调慈善网络进行广告宣传，以完成有关素食和纯素食饮食行为和态度的在线调查。参与者必须年满 18 岁、居住在澳大利亚并坚持素食或纯素饮食才有资格。由于我们特别关注素食和纯素食饮食行为，被认定为“减肉者”（即弹性素食者、半素食者、鱼素者）的参与者被排除在研究之外。

措施
参与者的人口特征参与者回答了一些人口特征问题（例如，年龄、性别、种族、宗教、教育水平）以及有关其饮食坚持的具体问题，包括坚持的持续时间和动机。

素食素食饮食失调筛查（V-EDS）[ 10 ] 。V-EDS 是一项包含 18 项的自我报告措施，旨在评估过去 7 天内素食者和纯素食者的饮食失调病理症状。V-EDS 包括 6 个饮食特征项目和 12 个行为和态度项目。饮食特征项目可用于提供有关受访者饮食态度的临床信息（例如，“您的素食/纯素饮食是您身份的一部分”），并采用从强烈不同意到强烈同意的5 点李克特量表。以下行为和态度项目（例如，“您对食物的看法是否变得具有侵入性？”）衡量饮食失调病理的存在，按照 5 点李克特量表从无到每天进行评级。已发现 V-EDS 支持一维因子结构，具有很强的初始内部一致性（α = 0.95-0.96）和收敛效度（0.87-0.88）以及中等区分效度（0.45-0.55）。本研究的内部一致性非常好（α = 0.95，ω = 0.95）。

程序
简而言之，参与者在广告中附有在线调查的链接，并回答了人口特征问题，包括年龄、性别、种族、宗教和最高学历，然后是 V-EDS。如果适用，参与者自我报告他们的饮食失调诊断。

统计分析
使用 SPSS 27 版进行统计分析 [ 15 ]。计算描述性统计数据，包括参与者特征（年龄、性别、饮食状况）的平均值和百分比以及 V-EDS 评分的中位数，并按研究组（临床、非临床）呈现。使用t检查按组划分的参与者特征的差异-连续变量（年龄）的检验和分类变量（性别、饮食状况）的卡方检验。接受者操作特征 (ROC) 曲线分析用于计算 V-EDS 的可能截止值。ROC 是显示一系列阈值范围内的灵敏度与其 1-特异性之间的权衡的图。计算曲线下面积 (AUC)，以提供基于梯形规则的总体测试性能统计数据。V-EDS 的辨别能力根据 AUC 解释为无信息性 (AUC = 0.50)、差 (0.50 < AUC < 0.70)、良好 (0.70 < AUC < 0.90)、优秀 (0.90 < AUC < 1.00) ，并且完美（AUC = 1.00；[ 16]）。在本研究中，使用约登指数确定了最佳截止值，该指数对敏感性和特异性（敏感性 + 敏感性 - 1）给予同等权重，导致指数得分在 0 和 1 之间 [ 17 , 18 ]。Youden 接受指数的分界点是 50%，分数越高表明表现越好。统计显着性水平设定为p  <0.05。

结果
总样本由 650 名素食者和纯素食者参与者组成，其中包括 599 名非临床参与者（平均年龄 [ M ]：34.72 岁，标准差 [ SD ] = 11.06；504 名 [84%] 女性，221 名 [37%] 素食者）和51 名自我报告饮食失调的参与者（即“临床”参与者；平均年龄：29.41 岁，SD  = 9.65，47 名 [92%] 女性，24 名 [47%] 素食者）。参与者之间的年龄存在显着差异，非临床参与者 比临床参与者显着年长（ t (648) = − 3.32，p < 0.001），但性别没有差异（ χ 2 [ 3 ] = 8.30，p  = 0.081） ) 或饮食状况 ( χ2 [ 10 ] = 2.07， p  = 0.15）。在 51 名临床参与者中，大多数人自我报告当前诊断为神经性厌食症 ( n  = 24, 47%)，其次是暴食症 ( n  = 7, 14%)、非典型神经性厌食症 ( n  = 5, 10%) 、其他指定的喂养和饮食失调 (OSFED; n  = 4, 8%;)、神经性贪食症 ( n  = 3, 6%) 以及未另行指定的饮食失调 (ENDOS; n  = 2, 4%)。六名参与者不愿意对他们的饮食失调诊断进行自我分类。

总样本的 V-EDS 分数中位数为 4.00（四分位距 [ IQR ]：1.00–14.00，M  = 9.47，SD  = 11.78），中位数为 4.00（IQR：1.00–11.00，M  = 7.86，SD  = 10.01） ）对于非临床社区样本， 对于自我报告的临床样本为 28.00（ IQR：18.00–42.00，M  = 28.41，SD = 14.38）。独立样本t检验发现，与社区样本中的参与者相比，临床样本中的参与者的 V-EDS 分数在统计上显着更高，t (648) = 13.53，p  < 0.001。表格1概述了素食者、严格素食者和临床样本组的 V-EDS 评分的平均值、标准差、中位数、四分位数范围和组间差异。

表 1 素食者、严格素食者和临床样本亚组的 V-EDS 评分
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如图 1所示，ROC分析表明V-EDS评分具有良好的辨别能力(AUC＝0.87，95％置信区间[CI]0.82，0.93)。这表明，87% 的情况下，随机选择的饮食失调病例会比随机选择的非临床病例获得更高的 V-EDS 评分。

图。1
图1
ROC 曲线分析显示使用 V-EDS 评分项目预测饮食失调状态的曲线下面积

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根据表 2，通过Youden指数评估，提供敏感性和特异性之间最佳权衡的截止分数是≥18的全局V-EDS分数，具有80.4%的敏感性和84.3%的特异性。

表 2 V-EDS 评分项目候选截止分数的敏感性、特异性、约登指数和假阳性率
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讨论
本研究填补了一项重要空白，因为它是第一个调查最佳 V-EDS 评分以区分素食者和纯素食社区以及饮食失调参与者样本中饮食失调病理学损伤程度的研究。V-EDS 已初步确立为一种有效且可靠的工具，可用于坚持素食或纯素饮食的个体饮食失调的初步筛查和症状进展[ 10 ]。我们扩展了 V-EDS 的实用性，发现 V-EDS 全局评分在预测临床病例方面具有良好的性能，截止评分为 18，显示优化了敏感性和特异性之间的权衡。我们通过整合 Youden 指数得出了这个截止分数 [ 18]，一个数据驱动的流程，用于识别表现最佳的截止值。

这些发现表明，有饮食失调风险的素食者和纯素食者可能会通过使用 V-EDS 作为临床和研究环境中的独立措施进行初步筛查。V-EDS 还可以纳入一系列其他黄金标准措施（例如临床访谈）中，以进行全面评估和状态确认。虽然我们选择了在同等权重下最大化敏感性和特异性的临床截止分数，但用户在使用 V-EDS 进行筛查时应考虑背景和环境。例如，较低的截止分数可用于增强 V-EDS 的敏感性（即患有饮食失调并提供阳性测试结果的受访者的真实阳性率），并且被认为是“规则”的理想质量-out”测试[19 ]。虽然这可能会导致过度纳入非病例，但这可以确保纳入可能经历饮食失调的个人，因此可能是一种有用的早期干预实践。这项研究的结果表明，V-EDS 总体评分为 18 分是预测临床病例的最佳评分，但是，如果需要增强灵敏度，则可以采用较低的截止评分。

这项研究的局限性在于，临床饮食失调诊断是自我报告的，这意味着如果没有提供医疗保健专业人员的正式诊断，参与者可能不会被识别为患有饮食失调。这也意味着我们的“临床”样本可能包括尚未寻求饮食失调治疗的个体，并且可能反映了不希望对其饮食失调诊断进行自我分类的临床参与者的比例。此外，我们的临床样本不够大，无法通过饮食失调诊断进行分析，因此所有临床参与者都被分组在一起。事实上，在这个样本中，很大一部分参与者报告了神经性厌食症的诊断（47%），这明显高于澳大利亚的人口患病率[20]。虽然遵循素食或纯素饮食的人中饮食失调的患病率在很大程度上是使用 V-EDS 探索的未来研究途径，但诊断为神经性厌食症的人可能对本研究感兴趣由于与避免使用动物源性产品所需的广泛饮食和生活方式限制有重叠的共同点。未来的研究可以结合使用结构化临床访谈诊断，并通过寻求治疗的诊所招募更多的参与者，以确保参与者满足除神经性厌食症之外的各种不同的临床诊断。此外，目前的样本主要是女性，因此研究结果对男性以及性别多样化人群的普遍性是有限的。我们鼓励未来的研究扩大，以开发 V-EDS 在一系列不同参与者特征人口统计数据（包括年龄、性别、性取向、种族和饮食失调史）中的有效性和可靠性。最后，由于筛查工具是协助初级卫生机构决策的宝贵信息来源[21 ]，需要进行更多研究来探索 V-EDS 作为持续评估工具在常规实践中的广泛整合。有效实施 V-EDS 可能有助于确保素食者和严格素食者等少数群体的早期评估和治疗，从而减少症状恶化和长期风险。

结论
总之，这是第一项研究最佳 V-EDS 评分，以区分素食者和纯素食社区以及饮食失调参与者样本中饮食失调病理学损伤程度。我们发现 V-EDS 具有良好的区分能力，有证据支持采用 18 的全局截止分数来预测临床病例状态。将 V-EDS 融入临床实践可能有助于改善坚持素食或纯素饮食的患者的饮食失调筛查程序，进而帮助识别可能需要进一步专门饮食失调支持的患者。进一步的研究应侧重于扩展 V-EDS 在不同参与者群体中的心理测量特性。