Eating Problems Among Adolescent Boys and Girls Before and During the Covid‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies suggest that adolescents reported more eating problems during the pandemic. Using a population-based sample, we compared eating problems-and how they associate with a range of personal characteristics and genetic factors-among adolescents before (June 2017-April 2020) versus during (April 2020-December 2022) the pandemic. METHOD: Based on a preregistered analysis plan, we used cross-sectional data collected from 22,706 14-16-year-olds over 6 years (55% during the pandemic) in the Norwegian Mother, Father, and Child Cohort. We used measurement invariance analyses to compare the level of eating restraint and body concern before and during the pandemic, and multi-group structural equation models to estimate pre-pandemic and pandemic patterns of associations. RESULTS: Pandemic responders generally reported more eating problems than pre-pandemic responders, specifically on dieting and body dissatisfaction. However, after adjusting for a general linear increase in eating problems across all 6 years of data collection, the pandemic itself seems to be associated with more eating problems only among girls, reporting more eating restraints (meanΔ = 0.14 [CI: 0.07, 0.20]) and body concern (meanΔ = 0.17 [CI: 0.11, 0.23]). Associations between eating problems and a range of other characteristics did not differ across the pandemic and pre-pandemic groups. CONCLUSIONS: There was a general increase in eating problems among 14-16-year-olds over time. Adjusting for this trend, the pandemic seems to exacerbate problems among girls. Although the mechanisms are unclear, our results point to factors susceptible to change that could have been intensified during the pandemic (e.g., screen time, mental distress). Our results highlight the importance of recognizing sex-specific differences in eating problems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».