Gender and Sexual Orientation Differences in the Relationship Between Social Media Use and Disordered Eating: Results From a Serial Cross-Sectional Youth Survey From 2022 to 2024
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic associated with a sustained increase in youth online activity and a sharp increase in eating disorder-related hospitalizations. Social media use and its portrayal of unrealistic body types have been previously linked to poor body image and disordered eating (DE), particularly affecting girls, transgender and gender-expansive (TGE) individuals, and sexual minorities (SM). We aimed to assess the effects of time on social media on DE among youth in British Columbia (BC), Canada, across intersecting identities of gender and sexual orientation. METHODS: Our serial cross-sectional study used 2022-2024 data from the Youth Development Instrument, a population-level youth well-being survey conducted annually in British Columbia schools, primarily among Grade 11 students. Our exposure was self-reported time spent on social media, and our outcome was DE. We fitted linear and logistic regression models across strata of gender and sexual orientation. The adjustment set included age, number of adverse childhood experiences (ACEs) and protective childhood experiences (PCEs), and affluence. We also estimated the effect of abstaining from social media on DE scores. RESULTS: Among 35,067 youths, 8,256 (23.5%) experienced DE. This proportion was higher among transgender and gender-expansive participants (40.9%) and SM girls (43.3%) compared to cis-hetero girls (32.2%), SM boys (16.5%), and cis-hetero boys (9.2%). We found a dose-response relationship for all groups. Social media abstention reduced the counterfactual outcome score by 16.0% for cis-hetero girls, 16.3% for SM girls, 13.9% for SM boys, 11.6% for transgender and gender-expansive youth, and 7.5% for cis-hetero boys. DISCUSSION: Longer time spent on social media is significantly associated with increased odds of DE in youth, with the odds increasing progressively with higher levels of social media use, independent of income, age, adverse childhood experiences , and protective childhood experiences. Abstaining from social media may be protective against DE for all groups, but girls may benefit substantially more.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».