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Enregistrement W4296248590 · doi:10.1186/s12889-022-14131-7

Body image and health-related behaviors among fitspirit participants

2022· article· en· W4296248590 sur OpenAlexafffund
Manon Bordeleau, Jo‐Anne Gilbert, Natalie Alméras, Johana Monthuy‐Blanc, Joël Gagnon, Marie-Eve Mathieu, Vicky Drapeau

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité de MontréalUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesInstitut de Cardiologie de MontréalUniversité de MontréalPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésOverweightBody mass indexBiostatisticsMedicineObesityLinear regressionDemographyCross-sectional studyIntervention (counseling)Public healthGerontologyStatisticsPsychiatryInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Body image variables such as body size perception (BSP) and body size dissatisfaction (BSD) can influence health-related behaviors. However, few studies have investigated these body image variables in adolescent girls participating in a physical activity intervention. Therefore, the study objectives were to examine the 1) associations between health-related behaviors (physical activity, screen-time, eating habits and sleep duration) and BSP and BSD among girls participating in FitSpirit, a physical activity intervention for girls; and 2) influence of weight control practices on the association between health-related behaviors and BSP and BSD. METHODS: This cross-sectional study assessed a sample of 545 adolescent girls (mean age: 15.0±1.5 years) from 240 schools. Body mass index, health-related behaviors, perceived actual body size and desired body size variables were self-reported and collected via an online questionnaire at the end of the FitSpirit intervention. A negative BSP score [perceived actual body size - calculated BMI z-score] indicates an underestimation of body size. A positive BSD score [perceived actual body size - desired body size] indicates a desire to reduce body size. A multiple linear regression analysis examined the effects of age, zBMI and health behaviors on BSP and BSD. A second multiple linear regression analysis examined the independent associations between BSP and BSD by weight control practice. The linear relationships between BSP and BSD were evaluated with Pearson's correlations. RESULTS: Underestimation and dissatisfaction of body size are more prevalent in participants living with overweight/obesity. Screen-time and sleep duration were independently associated with BSP score (Beta=0.02; P<0.05 and Beta=-0.07; P<0.05, respectively), whereas only screen-time was associated with the BSD score (Beta=0.07; P<0.001). Physical activity was independently associated with the BSP score only in participants trying to control (maintain) their weight (Beta=-0.18; P<0.05). CONCLUSIONS: Body size overestimation and dissatisfaction are associated with health-related behaviors, specifically with more screen-time and less optimal sleeping habits. Physical activity level does not appear to be associated with body image in girls engaged in a physical activity intervention and who want to lose or gain weight. Health promotion interventions could include screen-time and sleep components as they may influence body image.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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