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Enregistrement W4396812128 · doi:10.1002/pchj.754

The psychological factors mediating/moderating the association between body‐image disturbance and depression: A systematic review

2024· review· en· W4396812128 sur OpenAlexaff
Yiyi Wang, Yuqi Chen, Chenxuan Lu, Angela T.H. Kwan, Roger S. McIntyre, Fahui Yang, Bing Cao

Notice bibliographique

RevuePsyCh Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaNational Natural Science Foundation of China - State Grid Corporation Joint Fund for Smart GridNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsycINFOPsychologyDepression (economics)Clinical psychologySocial supportPsychological interventionAssociation (psychology)Self-esteemMEDLINEPsychiatrySocial psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Available evidence demonstrates that individuals with body-image disturbance (BID) are prone to suffer from depression. This systematic review provides, to our knowledge, the first synthesis of the psychological mechanism of the association between BID and depression. We conducted a thorough search of online databases, including PubMed, Web of Science, and PsycINFO, for articles published up until February 2024. The final analysis comprised a total of 23 studies that focused on the mediating or moderating effects of psychological factors between depression and BID. This review identifies self-esteem and social support as both mediators and moderators of the relationship between BID and depression, while perceived stress acted only as a mediator. High self-esteem and strong social support as well as low levels of perceived stress may help individuals experience lower levels of BID, thereby contributing to a decreased likelihood of depression. Interventions aimed at increasing self-esteem, developing strong support, and decreasing perceived stress may hold promise to reduce the risk of depression in those with BID.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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