A Novel, Scalable Social Media–Based Intervention (“Warna-Warni Waktu”) to Reduce Body Dissatisfaction Among Young Indonesian Women: Protocol for a Parallel Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the prevalence of body dissatisfaction among young Indonesian women and its consequential negative impacts, there are currently no evidence-based, culturally appropriate interventions to tackle this issue. Therefore, there is a need to develop scalable, cost-effective, and accessible interventions to improve body image among this population. OBJECTIVE: This paper describes the study protocol of a parallel randomized controlled trial to evaluate the effectiveness of Warna-Warni Waktu, a social media-based intervention that aims to reduce state and trait body dissatisfaction and improve mood among young Indonesian women aged 15-19 years. METHODS: The trial will take place online. Approximately 1800 young women from 10 cities in Indonesia, evenly split across the ages of 15-19 years, will be recruited via a local research agency's established research panel. Participants will be randomly allocated to the intervention condition or a waitlist control condition. The intervention consists of six 5-minute videos, with each video supplemented with up to five brief interactive activities. The videos (and associated activities) will be delivered at a rate of one per day across 6 days. All participants will complete three self-report assessments: at baseline (Day 1), 1 day following the intervention (Day 9), and 1 month following the intervention (Day 36). The primary outcome will be change in trait body dissatisfaction. Secondary outcomes include change in internalization of appearance ideals, trait mood, and skin shade satisfaction. Intervention effectiveness on these outcomes will be analyzed using linear mixed models by a statistician blinded to the randomized condition. Intervention participants will also complete state measures of body satisfaction and mood before and after watching each video to assess the immediate impact of each video. This secondary analysis of state measures will be conducted at the within-group level. RESULTS: Recruitment began in October 2021, with baseline assessments underway shortly thereafter. The results of the study will be submitted for publication in 2022. CONCLUSIONS: This is the first study to evaluate an eHealth intervention aimed at reducing body dissatisfaction among young Indonesian women. If effective, the intervention will be disseminated to over half a million young women in Indonesia via Facebook, Instagram, and YouTube. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05023213; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05023213. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/33596.
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 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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,007 |
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 ».