Lean Body Mass and Self-Perceived Body Image among Youth in the United Arab Emirates.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Lean body mass may be a promising tool to screen body image disorders. This study aim was to explore the relationships between fat free mass index (FFM-I) on self-perceived body image and shape among university students in the United Arab Emirates. METHODS: Cross-sectional study, using questionnaires to evaluate demographics, body figure, shape and image dissatisfaction; in addition to anthropometrics like BMI and FFM-I. Accordingly, participants were categorized into adequate muscle mass (AMM) and low muscle mass (LMM) individuals. RESULTS: A total of 402 participants (50.4% females) aged between 18 and 25 years, were recruited. Almost third (33.8%) of the participants were overweight/obese, 81% had AMM; 48.5% and 76.3% of them were concerned about their body shape and image, respectively; 55.2% desired to be thinner. Males (M) had significantly higher BMI and body fat compared to females (F). Subjects with LMM, irrespective of sex, were underweight (49% F; 40.7% M), desired to be heavier (44.9% F; 74.1% M) and they had a lower agreement in their perceived BMI versus actual (k=0.024; poor) compared with those with AMM (k=0.408; fair); and in general males had a better agreement between their perceived and actual BMI compared to females (0.432, moderate vs. 0.308, fair). CONCLUSIONS: Our results conclude that female sex and LMM were associated with higher body image and shape dissatisfaction; thus, highlighting the importance of increasing awareness among youth to assess body composition and engage in muscle mass building activities as an effective step towards improving body image perception. (www.actabiomedica.it).
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».