Multidimensional perfectionism and orthorexia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We provide the first systematic review and meta-analysis of research examining multidimensional perfectionism-perfectionistic strivings and perfectionistic concerns-and orthorexia. METHODS: The systematic review and meta-analysis was pre-registered and conducted using a search of PsycINFO, MEDLINE, Education Abstracts, and Oxford Academic, and ScienceDirect up to April 2023. PRISMA guidelines were also followed. Meta-analysis using random-effects models was used to derive independent and unique effects of perfectionism, as well as total unique effects (TUE), and relative weights. Moderation of effects were examined for age, gender, domain, perfectionism and orthorexia instruments, and methodological quality. RESULTS: = 0.25, 95% CI [0.18, 0.31]) had positive relationships with orthorexia. After controlling for the relationship between perfectionism dimensions, only perfectionistic strivings predicted orthorexia which also contributed marginally more to an overall positive total unique effect of perfectionism (TUE = 0.35; 95% CI [0.28, 0.42]). There was tentative evidence that orthorexia instrument moderated the perfectionistic concerns-orthorexia relationship. DISCUSSION: Research has generally found that both dimensions of perfectionism are positively related to orthorexia. More high-quality research is needed to examine explanatory mechanisms while also gathering further evidence on differences in findings due to how orthorexia is measured, as well as other possible moderating factors. LEVEL OF EVIDENCE: Level 1, systematic review and meta-analysis.
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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 | 0,020 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».