私たちが自分自身と私たちの体を見る方法を改善するためのセルフガイド携帯電話アプリケーションの有効性

手順：

参加者は、参加者情報シート (PIS) をオンラインで読むことから始めます。 オンライン同意フォームで同意を示すと、参加者はオンライン調査プラットフォーム (Qualtrics) で一連のアンケートに回答し、ベースライン評価を取得します。 オンラインアンケートは、ボディイメージ、ボディイメージの危険因子、セルフコンパッションに関する 4 つの尺度で構成されています。 参加者は、性別や年齢などの人口統計情報も報告します。

次に、参加者は電話アプリケーションをダウンロードし、ガイドに従ってアプリケーションを操作します。 この調査のプログラムの電話アプリケーションは、このプロジェクト (OS) のスーパーバイザーと協力しているシンガポールのテクノロジー スタートアップ企業である Intellect Pte Ltd によって提供されます。 すべての参加者は、単純なランダム化手順を使用して、介入またはアクティブな待機リスト コントロールの 2 つの条件のいずれかにランダム化されます。 介入条件の参加者は 9 日間のボディ イメージ プログラムに参加し、アクティブな待機リスト コントロール条件の参加者は 9 日間の協調学習プログラムに参加します。 どちらのプログラムでも、参加者は電話アプリケーションでコンテンツの学習と短いアクティビティに毎日参加します。 参加者が各プログラムに費やす予想時間は同等で、1 日あたり約 5 分未満です。

参加者は、プログラム完了直後 (介入後測定) とプログラム完了後 4 週間 (フォローアップ測定) に、同じ一連のオンライン アンケートに回答するよう求められます。 フィードバックアンケートは、介入後にのみ実施されます。 参加者は、介入後および 4 週間のフォローアップ時にプログラムとアンケートを完了した後、コース単位または少額の金銭的払い戻しのいずれかを受け取ります。

6週間のデータ収集期間の終わりに、すべての参加者は研究の目的について報告を受けます。 アクティブな待機リスト コントロール条件の参加者には、ボディ イメージ プログラムへのアクセスが与えられます。

結果の測定:

ボディイメージ対策：

Body Image Ideals Questionnaire (BIQ) は、認識され理想化された身体的属性の一致または不一致の程度を測定することにより、身体イメージの満足度と不満度を評価する 22 項目の尺度です。 0 (私と全く同じ) から 3 (私とはまったく違う) のスケールで、参加者は 11 の物理的属性について自分の身体的理想にどの程度似ているかを評価します。 次に、参加者は、それぞれの身体的属性について理想を達成することの重要性を評価します。 各物理属性の不一致と重要度の評価の外積が取得され、複合 BIQ スコアが計算されます。 スコアが高いほど、認識されている身体的属性と理想的な身体的属性との間の不一致が大きいことを示しており、身体の不満のレベルが高いことを示唆しています。 BIQ の内部整合性は良好で、Cronbach の α は男性で 0.81、女性で 0.76 です。

Body Appreciation Scale-2 (BAS-2) は、自分の体に対する個人の前向きな姿勢を評価する 10 項目の尺度です。 項目は、1 (まったくない) から 5 (常に) までのスケールで採点されます。 すべての項目のスコアが平均化され、スコアが高いほど身体への感謝が大きいことを示します。 BAS-2 は優れた内部整合性を持ち、Cronbach の α は男性で 0.96、女性で 0.97 です。

危険因子の測定:

外見に対する社会文化的態度に関する質問票-4 改訂版 (SATAQ-4R) は、内在化の理想と外見に関連する社会文化的圧力を測定します。 7 つのサブスケールは、1 (まったくそう思わない) から 5 (まったくそう思う) までのスケールで、女性は 31 項目、男性は 28 項目で構成されています。 各サブスケールのスコアが高いほど、内面化と社会文化的圧力のレベルが高いことを示します。 サブスケールの内部整合性は良好で、大学生の女性のサンプルでは Cronbach の α が 0.82 以上、大学の男性のサンプルでは Cronbach の α が 0.75 以上です。

自分への思いやりの尺度:

Self-Compassion Scale-Short Form (SCS-SF) は、6 つのサブスケールで自己思いやりを測定する 12 項目の尺度です。 各項目は、1 (ほとんどない) から 5 (ほとんど常に) までスコア付けされます。 合計自己同情スコアは、6 つのサブスケール平均すべての総平均であり、スコアが高いほど自己同情のレベルが高いことを示します。 スケールの内部整合性は素晴らしく、Cronbach の α は 0.86 です。

フィードバックアンケート:

App Engagement Scale は、参加者の電話申し込みフォームでのエンゲージメントを 1 (まったく同意しない) から 5 (まったく同意する) まで測定する 7 項目のスケールです。 各項目の点数を加算して合計点を算出します。 スケールの内部信頼性は良好で、Cronbach の α は 0.84 です。

検出力分析とサンプル サイズ:

モバイルおよびインターネットベースのボディイメージと摂食障害プログラムを調査したほとんどの研究は、小から中程度の効果サイズの介入効果を報告しました。 Cohen の f = 0.1 の小さい効果サイズである G*power と alpha = 0.05 を使用すると、少なくとも 0.90 の検出力を達成するには、214 人の参加者の推定サンプル サイズが必要です。 アプリベースの介入で 30% の潜在的な離職率を考慮すると、280 人の参加者が必要です。

統計分析：

統計分析は、SPSS バージョン 26.0 を使用して行われます。 すべての分析は、有意水準 p < .05 の両側検定を使用して実施されます。

データは、最初に散布図、ヒストグラム、箱ひげ図を使用して視覚的に検査され、データの分布を調べて重要な外れ値を特定します。 平均から 3 標準偏差を超えるデータは、有意な外れ値として識別されます。 外れ値が結果に大きく影響するかどうかを判断するために、外れ値の有無にかかわらず、さらなる分析が行われます。 外れ値が結果に大きな影響を与える場合、それらは Winsorizing メソッドを使用して管理されます。この方法では、外れ値は次に近い非外れ値のデータ ポイントに置き換えられます。

一元配置分散分析 (ANOVA) では、すべての人口統計変数と従属変数について、2 つの条件間のベースラインの違いを調べます。 ベースラインで 2 つの条件の間に有意差が観察されない場合は、双方向 2 (条件) X 3 (時間) 混合要因反復測定 ANOVA が実施され、介入とアクティブな待機リストに時間の経過とともに有意な変化があるかどうかが判断されます。制御条件。 重要な交互作用項 (条件 x 時間) は、単純な勾配分析を使用して調べられます。 主な分析の前に、Mauchly の Sphericity のテストや Levene の分散の等質性テストなどの統計的仮定のテストが実行されます。

2 つの条件間のベースラインで有意差が観察された場合、共分散分析 (ANCOVA) が実施され、ベースライン値が制御されます。 共変量と独立変数（条件）間の独立性、回帰勾配の均一性など、ANCOVAの統計的仮定のテストが実行されます。

両方の分析で、介入状態の参加者が、アクティブな待機リスト コントロール状態の参加者と比較して、介入後およびフォローアップの結果測定で大幅に改善した場合、介入がボディ イメージと自己の改善に効果的であるという証拠が得られます。・大学生の思いやり。

参加者の最後に報告されたスコアを繰り越すことにより、消耗による参加者のデータの損失に対処するために、治療意図分析が実行されます。 人口統計学的変数と従属変数で一元配置分散分析を使用して分析を行い、脱落した参加者と脱落しなかった参加者の間に有意差があるかどうかを判断します。 検出された有意差は、研究における消耗関連のバイアスを知らせることができます。