Association of perceived stress, social support and self-esteem with disordered eating due to Alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stress, negative emotional states, emotional disorders, low self-esteem, and feelings of loneliness and isolation are among contributing factors, which can trigger disordered eating behaviors. Aim: The present study aimed to investigate the association of perceived stress, social support, and self-esteem with disordered eating due to alexithymia. Method: In this correlational study with structural equation modeling, the statistical population consisted of individuals, who were referred to Baraka Obesity Treatment Clinic in Tehran, Iran, during 2021-2022. A total of 303 people with a body mass index above 30 kg/m2 were selected using the convenience sampling method. Data were collected using the Perceived Stress Questionnaire by Cohen et al. (1983), Perceived Social Support Scale by Zimmet et al. (1988), Rosenberg's Self-Esteem Scale (1965), Alexithymia Scale by Bagby et al. (1994), and Eating Behavior Questionnaire by Van Stein and colleagues (1986). The structural equation modeling method was used to analyze the data. Results: The results of the structural equation modeling indicated the significant direct effects of perceived stress (β=0.22, P<0.01), social support (β=-0.25, P<0.01), and self-esteem (β=-0.21, P<0.01) on disordered eating. Also, the indirect effects of perceived stress (Z=7.69, P<0.01), social support (Z=-6.13, P<0.01), and self-esteem (Z=-6.46, P<0.01) were significant on disordered eating through alexithymia. Conclusion: The results of the present study showed that factors, such as the level of stress, social support, self-esteem, and identifying and expressing one’s emotions, can affect disordered eating behaviors. Therefore, by reducing stress and alexithymia and improving social support and self-esteem, disordered eating behaviors are speculated to decrease in obese people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».