Muscle dysmorphia symptomatology among a national sample of Canadian adolescents and young adults
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to describe muscle dysmorphia (MD) symptomatology among a large, diverse, and national sample of adolescents and young adults in Canada. Data from the Canadian Study of Adolescent Health Behaviors (N = 2256) were analyzed. MD symptomatology was assessed using the Muscle Dysmorphic Disorder Inventory (MDDI). Men (mean [M] = 33.9, standard deviation [SD] = 8.6) reported significantly greater overall MD symptomatology compared to women (M = 30.1, SD = 7.3) and transgender/gender non-conforming (TGNC; M = 31.5, SD = 7.6) participants. Similarly, the prevalence of clinical MD risk was also highest among men (25.7 %). In regression analyses, participants who identified as South Asian (B 1.97, 95 % confidence interval [CI] 0.41, 3.52) or Middle Eastern (B 2.92, 95 % CI 0.50,5.35), compared to White participants, or identified as gay or lesbian (B 2.65, 95 % CI 1.19, 4.10), compared to heterosexual participants, had greater MD symptomatology. Findings are the first to describe the MD symptomatology among Canadian adolescents and young adults. Health care and public health professionals should be aware of the overall high occurrence of MD symptomatology in this sample, and future research is needed to continue to describe MD among Canadian young people.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».