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Enregistrement W4401881803 · doi:10.1080/10640266.2024.2391208

Losing, gaining, or staying the same: how do different weight change attempts relate to muscle dysmorphia and eating disorder symptoms across genders?

2024· article· en· W4401881803 sur OpenAlexaff
Chloe White, Nelson Pang, Jason M. Nagata, Shannon L. Zaitsoff, Kyle T. Ganson

Notice bibliographique

RevueEating Disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveWeight changeWeight gainPsychologyWeight lossPsychological interventionDisordered eatingYoung adultClinical psychologyTransgenderEating disordersObesityGerontologyBody weightDevelopmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents and young adults are at heightened risk for eating disorder (ED) and muscle dysmorphia (MD) symptoms; yet, these symptoms and their relationships to harmful behaviors may also vary by gender. Thus, this study examined: 1) the prevalence of attempts to lose, gain, or maintain the same weight across gender identities, 2) purposes of weight change attempts, and 3) relationships between weight change attempts and ED and MD symptoms across cisgender men, women, and transgender and gender expansive (TGE) youth. 940 adolescents and young adults (57.4% cisgender women, 33.8% cisgender men, 8.8% TGE) completed questionnaires about weight change attempts, ED and MD symptoms. Women and TGE individuals attempted to lose weight more often than men, while men attempted to gain weight more often. All genders endorsed weight loss and gain attempts for different purposes. Weight loss attempts related to ED symptoms and appearance intolerance, whereas weight gain attempts related to MD symptoms across genders. In women, all weight change attempts related to greater functional impairment due to exercise. Findings highlight the need for tailored interventions to address desires to change one's body and underscore the harmful effects of weight change attempts across genders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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