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Enregistrement W4224211332 · doi:10.3389/fgwh.2022.877554

Examining the Conceptual and Measurement Overlap of Body Dissatisfaction and Internalized Weight Stigma in Predominantly Female Samples: A Meta-Analysis and Measurement Refinement Study

2022· article· en· W4224211332 sur OpenAlexafffund
Jessica F. Saunders, Sarah Nutter, Shelly Russell‐Mayhew

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Global Women s Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWeight stigmaPsychologyStigma (botany)Body mass indexClinical psychologyConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisMeta-analysisDisordered eatingEating disordersSocial psychologyPsychometricsStructural equation modelingOverweightMedicinePsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both body dissatisfaction and internalized weight stigma have been identified as risk factors for many negative health outcomes for women, including depression and eating disorders. In addition to these contributions, these concepts have been found to overlap to various degrees in existing literature. We conducted a systematic review and meta-analysis on articles published prior to February 2022 to demonstrate the conceptual and measurement overlap between body dissatisfaction and internalized weight stigma as currently quantified. We identified 48 studies examining the interrelation between body dissatisfaction and internalized weight stigma in predominantly female samples. Stronger correlations between these two constructs, some bordering on multicollinearity, were prevalent in community samples compared to clinical samples and with some but not all the commonly used measures in the body image and weight stigma fields. Body mass index (BMI) moderated these relations such that individuals with higher self-reported BMI were more likely to report lower correlations between the constructs. This concept proliferation, stronger for individuals with lower BMIs and community samples, necessitates the need change how we conceptualize and measure body dissatisfaction and internalized weight stigma. To this end, we conducted study two to refine existing measures and lessen the degree of measurement overlap between internalized weight stigma and body dissatisfaction, particularly in community samples of women. We aimed to clarify the boundaries between these two concepts, ensuring measurement error is better accounted for. Female university students completed existing measures of body satisfaction and internalized weight stigma, which were analyzed using an exploratory followed by a confirmatory factor analysis. In our attempts to modify two existing measures of internalized weight stigma and body dissatisfaction, the majority of the internalized weight stigma items were retained. In contrast, most of the body dissatisfaction items either cross-loaded onto both factors or loaded on to the internalized weight stigma factor despite being intended for the body dissatisfaction factor, suggesting that the measurement issues identified in recent prior research may be due not only to the way we conceptualize and quantify weight stigma, but also the ways in which we quantify body dissatisfaction, across the existing corpus of body dissatisfaction scales.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,046
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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