MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3025119779 · doi:10.34763/devperiodmed.20172103.213223

Polish Adaptation And Validation Of The Physical Appearance Comparison Scale (Pacs) - An Analysis Among Young People In Late Adolescence In The Context Of Obesity.

2019· article· en· W3025119779 sur OpenAlexaff
Anna Dzielska, Joanna Mazur, Hanna Nałęcz, Anna Oblacińska, Małgorzata Strucińska

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Body mass indexExploratory factor analysisScale (ratio)Confirmatory factor analysisModerationClinical psychologyObesityPsychologyMedicineDevelopmental psychologyPsychometricsSocial psychologyStructural equation modelingStatisticsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The PACS scale is a tool which is widely used in foreign studies to evaluate the tendency towards appearance comparisons in social situations. People inclined to make such comparisons reveal a higher level of dissatisfaction with their body and a higher inclination towards problem eating. PURPOSE OF THE STUDY: The main purpose of the study was to adapt the PACS scale. A factor structure assessment and reliability analysis of the Polish version was carried out. The correlation between PACS and pubertal development indicators, the body mass index and psycho-social factors and eating behaviours were evaluated as part of the validity analysis. MATERIAL AND METHODS: The data were derived from the Internet-based study of problem eating behaviours conducted by the Institute of Mother and Child during the 2014/2015 school year. The analyses covered 1285 second grade upper secondary school students (47.2% boys). The mean age was 17.59 years (SD=0.39). An exploratory and confirmatory factor analysis of the PACS questionnaire was performed. Using the Kruskal-Wallis test or the Pearson's r correlation, the association between (PACSPL) and perceived pubertal timing, BMI, the body image (BIS), self-perception of body mass, self-esteem (RSES), self-esteem in social relations (SPPA-SSE), problem eating behaviours (TFEQ-13) were evaluated. The linear regression method was used to estimate the impact of PACS-PL on selected variables in the BMI groups in order to investigate of the moderation effect. RESULTS: The shortened 3-item Polish version of the scale (PACS-PL) was considered optimal. It is characterized by high reliability (Cronbach's α=0.868), and the main factor explains 79.1% of the variance of the scale results. The model also shows high values of fit indicators: χ2 = 1.144 (df=1, p=0.285), GFI=0.999, AGFI=0.996, CFI=1.000, NFI=0.999, TLI-1.000, RMSEA=0.011. Girls display a stronger tendency to compare their appearance with others. The PACS-PL scale demonstrates the expected correlations with developmental, psycho-social and behavioural factors, this correlation being stronger among girls. It was also shown that the PACS-PL index is a stronger predictor of dissatisfaction with the body and lower self-esteem in the group of obese adolescents. CONCLUSIONS: The Polish version of the scale, PACS-PL, is a reliable and valid tool for evaluating the tendency to compare one's appearance with others in late adolescence. The subject of social comparison ought to become an element of prevention activities associated with acceptance of one's body and selfesteem, especially among young people with excess body weight.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMed→Même sujetEating Disorders and Behaviors→Travaux en français237 207→