COVID-19-Related distress, body image, and eating behaviors: a cross-sectional explanatory model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has been associated with increased body dissatisfaction and disordered eating behaviors in adolescents. To better understand these associations, this study tested an explanatory model in which appearance-focused social media use, internalization of social media pressure, and mindfulness abilities mediated the relationship between COVID-related distress and body dissatisfaction, which in turn was associated with dietary restraint and binge eating episodes. METHODS: = 16.7; 47.5% girls) recruited within high schools completed online measures. We conducted model testing through path analysis in MPlus, using modification indices to derive a well-fitting model. RESULTS: The initially hypothesized model was a poor fit for the data. The final well-adjusted model confirmed several significant paths and supported the parallel mediational roles of social media (specifically, the use of appearance-focused social media and internalization of social media pressure) along with mindfulness, on the relationship between COVID-19-related distress and body satisfaction. Model adjustments involved adding three paths, resulting in two additional significant indirect effects, and suppressing one path. CONCLUSIONS: Findings suggest that mindfulness, media use and the internalization of social media pressure are potential key processes explaining body dissatisfaction and eating disorders among adolescents who experienced higher levels of COVID-related distress.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».