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Enregistrement W4415013809 · doi:10.1016/j.eatbeh.2025.102041

Examining associations among food insecurity, muscularity-oriented disordered eating, and internalizing symptoms in undergraduate students

2025· article· en· W4415013809 sur OpenAlexaffabout
Aditya Thakur, Lisa Y Zhu, Lindsay P. Bodell

Notice bibliographique

RevueEating Behaviors · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisordered eatingAssociation (psychology)Mental healthPsychological interventionAnxietyDepression (economics)Food insecurityPsychological distress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity (FI) is a serious public health concern linked to negative physical and mental outcomes, including eating disorder symptoms. However, little is known about its relationship with muscularity-oriented disordered eating (MODE), which involves eating behaviours aimed at increasing muscle mass and decreasing body fat. This study examined the association between FI and MODE, as well as the potential indirect effects of depression and anxiety. A sample of 394 undergraduate students (72.34 % women) from a Canadian university completed online self-report measures of FI, MODE, depression, and anxiety. Linear regression analyses indicated that FI was significantly positively associated with MODE, even when controlling for gender. Indirect effects analyses further revealed that this association was partially explained by depression and anxiety in women, suggesting that psychological distress may play a key role in linking FI to MODE. Importantly, our findings provide evidence that MODE is not limited to individuals with greater financial resources to access high-protein diets and supplements. Food insecurity does not preclude engagement in MODE, emphasizing the need for theoretical models and interventions that consider FI as a potential risk factor. Future research should employ longitudinal designs to clarify the temporal relationship between FI, MODE, and mental health factors, as well as explore these associations in more diverse populations.

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)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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