Prevalence of the Risk of Exercise Addiction Based on a New Classification: A Cross-Sectional Study in 15 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exercise addiction is widely studied, but an official clinical diagnosis does not exist for this behavioral addiction. Earlier research using various screening instruments examined the absolute scale values while investigating the disorder. The Exercise Addiction Inventory-3 (EAI-3) was recently developed with two subscales, one denoting health-relevant exercise and the other addictive tendencies. The latter has different cutoff values for leisure exercisers and elite athletes. Therefore, the present 15-country study ( n = 3,760) used the EAI-3 to classify the risk of exercise addiction (REA), but only if the participant reported having had a negative exercise-related experience. Based on this classification, the prevalence of REA was 9.5% in the sample. No sex differences, and few cross-national differences were found. However, collectivist countries reported greater REA in various exercise contexts than individualist countries. Moreover, the REA among athletes was (i) twice as high as leisure exercisers, (ii) higher in organized than self-planned exercises, irrespective of athletic status, and (iii) higher among those who exercised for skill/mastery reasons than for health and social reasons, again irrespective of athletic status. Eating disorders were more frequent among REA-affected individuals than in the rest of the sample. These results do not align with recent theoretical arguments claiming that exercise addiction is unlikely to be fostered in organized sports. The present study questions the current research framework for understanding exercise addiction and offers a new alternative to segregate self-harming exercise from passionate overindulgence in athletic life.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».