Examining the Relationship Between Social Media Use and Addiction and Body Dysmorphic Disorder Symptoms: A Meta-Analytic Review
Notice bibliographique
Résumé
Relative to body image, comparatively less research has examined the relationship between social media (SM) use and body dysmorphic disorder (BDD). The current meta-analysis examined the cross-sectional relationship between BDD symptoms and SM use/addiction. Of the 1619 studies initially identified, 16 met inclusion criteria. Results revealed a moderate aggregate correlation between SM addiction and BDD symptoms (r = .38, p < .001; n = 9), which was significantly stronger than the weak aggregate correlation revealed between frequency of SM use and BDD symptoms (r = .18, p < .001; n = 10). Of the moderators examined, BDD measure, sex/gender, and SM platform were found to significantly moderate the relationship between BDD and SM addiction. Specifically, studies that measured BDD via the Body Image Concern Inventory, that had a lower percentage of female participants, and that focused on general SM use rather than Instagram use, produced stronger correlations. However, the latter two correlations were only significant when an outlier was removed. Although our results suggest a relationship exists between BDD and SM use/addiction, more experimental and longitudinal research is needed before the direction or presence of causality between these two variables can be determined.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».