A Mixed-Studies Systematic Review on the Impact of COVID-19 on Body Image, Disordered Eating, and Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. This review assessed the impact of COVID-19 and restrictions related to the pandemic (e.g., social distancing and lockdown) on body image, disordered eating, and eating disorder outcomes. Method. After registration on PROSPERO, a systematic search was conducted for papers published between 1 December 2019 and 1 August 2021, using the databases PsycINFO, PsycARTICLES, CINAHL Plus, AMED, MEDLINE, ERIC, EMBASE, Wiley, and ProQuest. Results. A final sample of 74 reports, describing 75 studies, was included, and data from qualitative, quantitative, and mixed-methods studies were synthesized using a convergent integrated approach. Four themes were generated: (1) disruptions due to COVID-19; (2) variability in the improvement or exacerbation of symptoms; (3) risk and protective factors; and (4) unique challenges for marginalized and underrepresented groups. Findings across studies showed variation in individuals’ responses to, and experiences of, the current pandemic. Discussion. There is large variability in how individuals respond to COVID-19 and limited research exploring the effect of the pandemic on body image, disordered eating, and eating disorder outcomes using longitudinal and experimental study designs. Based on the findings of this review, we recommend that individuals reduce time spent on social media, maintain contact with family and friends, make time for self-care, and keep daily routines. Additionally, researchers should target more diverse participant samples and conduct longitudinal research on risk and protective factors of COVID-19 and long-term outcomes. Finally, clinicians should consider adopting flexible treatment practices, taking into account COVID-19 restrictions, patient preferences, and unique participant needs.
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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 | 0,024 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».