Digital Interventions for Improving Body Dissatisfaction in Children and Emerging Adults: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Body dissatisfaction is a condition where individuals are dissatisfied with their physical appearance. It has become a global issue, especially among children and emerging adults. A growing number of digital interventions have been developed to address body dissatisfaction in children and emerging adults; however, controversies remain regarding their efficacy, underscoring the need for a comprehensive synthesis of current evidence. Objective: This systematic review aimed to explore the effectiveness of digital interventions in improving body image-related outcomes among children and emerging adults. Methods: From inception to April 24, 2024, a literature search was performed across 7 databases-PubMed, Web of Science, MEDLINE, EBSCO (Elton B Stephens Company), Cochrane Library, CNKI (China National Knowledge Infrastructure), and WANFANG-to identify randomized controlled trials (RCTs) with a predefined set of inclusion criteria. This systematic review was reported in line with PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) guidelines. Study selection, data extraction, and risk of bias assessment using the Cochrane Risk-of-Bias Tool 2.0 were conducted independently by 2 researchers. Standardized mean differences (SMDs) and 95% CIs from the included RCTs were calculated for the meta-analysis. Heterogeneity was assessed with I² values. A fixed-effects model was used when I²≤50%, and a random-effects model was selected when I²>50%. Results: Twenty RCTs with 5251 participants (2610 in intervention groups and 2641 in control groups) met the inclusion criteria. Digital interventions included web pages, mobile apps, computer-based videos, computer-based sessions, internet-based sessions, internet games, chatbots, podcasts, and social media. Our results indicate that digital interventions could significantly improve body dissatisfaction (SMD=0.38, 95% CI -0.63 to -0.13; I2=55%; P=.003), physical appearance comparison (SMD=-0.24, 95% CI -0.45 to -0.03; I2=0%; P=.003), thin-ideal internalization (SMD=-0.28, 95% CI -0.36 to -0.2; I2=41%; P<.001), self-esteem (SMD=0.14, 95% CI 0.07-0.21; I2=21%; P<.001), self-compassion (SMD=0.55, 95% CI 0.33-0.78; I2=35%; P<.001), and depression (SMD=-0.59, 95% CI -0.97 to -0.21; I2=0%; P=.002), with small to medium effect sizes. Conclusions: While digital interventions improved body dissatisfaction among children and emerging adults, additional well-designed, rigorous, and large-scale RCTs are needed to decisively provide estimates of the effectiveness of digital interventions on body dissatisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».