Prevalence and correlates of weight bias internalization in weight management: A multinational study
Notice bibliographique
Résumé
Weight bias internalization (WBI) is an understudied form of internalized stigma, particularly among treatment-seeking adults with overweight/obesity. The current study surveyed 13,996 adults currently engaged in weight management in the first multinational study of WBI. From May to July 2020, participants in six Western countries completed the Modified Weight Bias Internalization Scale (WBIS-M) and measures of weight change, health behaviors, psychosocial well-being, and health-related quality of life (HRQOL). Participants were majority white, female, middle-aged, and categorized as having overweight or obesity based on body mass index. Results showed higher mean WBIS-M scores among participants in the UK, Australia, and France than in Germany, the US, and Canada. Across all countries, and controlling for participant characteristics and experiences of weight stigma, WBIS-M scores were associated with greater weight gain in the past year. Participants with higher WBIS-M scores also reported poorer mental and physical HRQOL, less eating and physical activity self-efficacy, greater engagement in eating as a coping strategy, more avoidance of going to the gym, poorer body image, and greater perceived stress. Few interaction effects were found between experiences and internalization of weight stigma. Overall, the current findings support WBI as a robust correlate of adverse weight-related health indices across six Western countries. Prospective and experimental studies are needed to determine directionality and causality in the relationship between WBI and poor health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».