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Enregistrement W2587438732 · doi:10.2196/jmir.5636

Association Between Internet Use and Body Dissatisfaction Among Young Females: Cross-Sectional Analysis of the Canadian Community Health Survey

2017· article· en· W2587438732 sur OpenAlexaffabout
Allison Carter, Jamie I. Forrest, Angela Kaida

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyThe InternetAssociation (psychology)PsychologyEnvironmental healthMedicineDemographySociologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent research suggests Internet exposure, including Facebook use, is positively correlated with body dissatisfaction, especially among girls and young women. Canada has one of the highest Internet access rates in the world, yet no previous study has examined this relationship using nationally representative data. OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the relationship between Internet use and body dissatisfaction among a national, population-based sample of Canadian females 12-29 years of age. METHODS: We used cross-sectional data from the Canadian Community Health Survey 2011-2012. Body dissatisfaction was measured using a 5-point Likert scale and defined as "very dissatisfied/dissatisfied" with one's body. The explanatory variable was time spent using the Internet per week in the past 3 months, ranging from none/<1 hour to >20 hours. We used multinomial logistic regression to investigate whether greater Internet use was associated with increasing odds of being very dissatisfied/dissatisfied, neutral, or satisfied with one's body, using very satisfied as the referent. Probability survey sampling weights were applied to all analyses. RESULTS: Of 2983 included participants, sampled to represent 940,786 young Canadian females, most were 20-29 years old (61.98%) and living in households with an annual income Can $80,000 or more (44.61%). The prevalence of body dissatisfaction was 14.70%, and 25- to 29-year-olds were more likely than 12- to 14-year-olds to be very dissatisfied or dissatisfied with their body (20.76% vs 6.34%). Few (5.01%) reported none/<1 hour of Internet use, over half (56.93%) reported 1-10 hours, and one-fifth (19.52%) reported spending >20 hours online per week. Adjusting for age and income, the odds of being very dissatisfied/dissatisfied, relative to very satisfied, were greater in the highest versus lowest Internet use group (adjusted odds ratio [AOR] 3.03, 95% CI 1.19-7.70). The AORs for this level of body dissatisfaction increased across increasing levels of Internet use, ranging from 0.88 (95% CI 0.35-2.21) to 3.03 (95% CI 1.19-7.70). Additionally, those who spent 11-14 hours online were more likely to be neutral (AOR 3.66, 95% CI 1.17-11.45) and those who spent 15-20 hours online were more likely to be neutral (AOR 4.36, 95% CI 1.18-16.13) or satisfied (AOR 2.82, 95% CI 1.14-7.01) with their bodies, relative to very satisfied, compared with those spending no time or <1 hour online. CONCLUSIONS: A substantial proportion of Canadian females 12-29 years of age spent large amounts of time (>20 hours) on the Internet each week, and body dissatisfaction was significantly more likely among this group. Those who spent 11-20 hours online were also more likely to be less satisfied with their bodies. Efforts are needed to support girls and young women to achieve and maintain a positive body image in today's digital age.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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