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方法文章

老年人体型意象心理社会干预措施的验证：一项实验设计

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DOI：

10.3791/62506

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2021年5月31日

 ,  , 
1Department of Social Sciences and Applied Languages, Alfonso X El Sabio University, 2Department of Psychology of Education and Psychobiology, International University of La Rioja (UNIR)

本文内容

摘要

本实验干预旨在考察老年人的身体满意度。目标是比较一种特定干预措施与另一种普通项目，以确定哪种方法在改善50岁以上人群的身体满意度方面更为有效。

摘要

对大多数人而言，身体满意度对于形成积极的自我概念和自尊至关重要，因此可能影响心理健康与幸福感。这一观点已在年轻人中得到验证，但尚无研究探讨当人们步入老年时，身体意象干预是否仍然有效。本研究验证了一项专为老年人设计的身体意象干预项目（IMAGINA特定身体意象项目），采用混合实验设计，通过组间与组内比较，分析实验处理前后两组受试者的身体满意度变化。通过该实验方法，可在176名参与者中识别干预措施的效果。实验以《身体形态问卷》（Body Shape Questionnaire, BSQ）得分作为因变量，以IMAGINA项目作为自变量。年龄、性别、婚姻状况、季节及居住环境则作为控制变量。结果显示，两个项目在身体满意度上存在显著差异，IMAGINA项目效果更优。控制变量对结果的影响远小于干预措施本身。因此，通过类似本研究中所提出的干预手段，可有效提升老年人的身体满意度。

引言

在西方社会，外表良好、健康和年轻对于感受良好、融入社会、与他人互动以及取得成功至关重要，已成为自我概念和自尊的核心要素。个体对其身体的满意度取决于其个人感知，具体而言，取决于其对身体外貌和身体功能的感受、知觉、想象及反应方式1,2。根据这一定义，可以在该构念中识别出两个性质不同的维度。一方面，是知觉维度，即依赖于对身体自身大小、形状和比例的评估；另一方面，是认知-情感维度（即“身体满意度”3），这也是本研究的主题。

总体而言，身体满意度是指个体对其自身外貌的接受程度4，当这种评估对自信心产生负面影响时即为负面的身体满意度，而当其增强个体与他人交往中的自信心时则为积极的身体满意度5,6。传统观点认为，当个体年龄增长并进入生命最后阶段（以50岁作为中年与老年的分界点）时，对身体形象的关注会显著减少。换句话说，人们普遍认为，青少年和青年时期常见的身体形象感知偏差6,7,8 在老年人群中较为罕见9,10。其原因是关注的焦点已从体重和体能转向与健康缺失及身体功能衰退更相关的其他显著生理缺陷。

科学文献表明，人们对老年人外貌的主要关注集中在衰老迹象上，例如体能下降、皮肤起皱和老化、脱发和白发、体味等11,12。也有观点认为，对这些衰老迹象的感知具有进化和适应性作用，因为它使人们逐渐意识到衰老过程，从而有助于接受外貌的转变与衰退。尽管这一观点可能成立，但不可否认的是，对衰老的意识会负面影响身体满意度。事实上，“中年危机”这一普遍现象指的正是一个转折点，即个体开始意识到自己正在衰老，而在某些情况下，这会伴随抑郁症状的出现；如果未能得到适当干预，可能会影响个人的身心健康11,13。

关于衰老意识所带来的心理和情感影响已有相关研究14。在此意义上，外貌的衰退被认为是个体感知衰老到来最明确的标志之一15。这往往伴随着个体感到自身在社会中扮演着无关紧要且被低估的角色16。因此，将自己认同为“老年人”不可避免地与逐步接受新的局限性和不利处境紧密相连。于是，老年人开始经历各种困难和情绪问题，例如焦虑、压力或抑郁。不久之后，个体可能将自己与负面的社会角色相认同，同时难以接受与衰老相关的身体功能限制17,18。

在不同年龄群体中，例如青少年和青年，已知通过干预项目可以改善其身体满意度和身体意象1,19。此类干预的例子包括 Cash（1997）提出的著名干预方案20 ，以及 Maganto、del Río 和 Roiz（2002）开发的西班牙语身体意象与进食障碍预防项目 PICTA（Preventive program on body image and eating disorders in Spanish）21，此外还有一些较新的项目，如 Kilpela 等人（2016）22、Halliwell 等人（2016）23、McCabe 等人（2017）24 以及 Bailey、Gammage 和 Van Ingen（2019）25。然而，这些干预均未针对成熟人群，且主要聚焦于女性，唯一例外是 Sánchez-Cabrero（2012）26 开发的名为“IMAGINA”的干预项目，本研究旨在对该方案进行验证。假设针对身体意象的治疗性干预有助于促进自我接纳，并帮助年轻人建立积极的自我认知，那么同样没有理由不将此类干预应用于面临身体发生显著变化的老年人群27,28,29。

实验设计是确定因果关系并评估某种治疗干预是否产生改善效果的最有效方法。首先，必须将干预效应从其他中介变量中分离出来，这一点在社会科学中成本高昂且极为复杂，因为可能产生影响的因素几乎数不胜数。其次，该方法还需要进行干预前后的比较、对照组与实验组之间的比较、参与者在对照和干预条件下进行随机分配，以及对最重要中介变量的研究。因此，本实验遵循两个主要目标：（1）分析年龄超过50岁的人群在参加特定身体满意度项目时，其身体形象满意度的改善情况，并与参加非特异性（一般性）项目所取得的进展进行比较；（2）考察身体满意度与年龄、性别、婚姻状况、参与年份时段以及居住于大都市或乡村地区等中介变量之间的关系。

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方案

该委员会审查了阿方索十世智者大学的《科研行为与伦理规范》。此外，由研究团队以外的一组科学家对完整的实验流程进行了审核并予以批准。根据《赫尔辛基宣言》的建议30，为允许参与本研究，参与者须签署知情同意书，同意加入该项目。在入组前，已确认所有参与者均不会因干预措施而遭受任何心理压力或伤害。

1. 开展野外研究

注意：实验设计采用混合设计，包含组间测量（实验组和对照组）以及治疗前后的重复测量。这种实验设计能够将治疗效果（特定身体满意度干预项目所产生的结果）从与个体差异相关的其他变量中分离出来，因为身体满意度在治疗前后均进行了测量。该研究还将治疗组与参与非特异性干预项目（对照组）的情况进行比较，从而分离出干预过程中的操作效应。参与者被随机分配至实验组和对照组，以确保实验在最佳条件下进行。

  1. 研究工具的选择
    1. 选择一个旨在改善老年人体型意象的心理社会项目，以符合本研究的目标。在本研究中，选择的是 Sánchez-Cabrero（2012）26 提出的 IMAGINA 项目，因其满足所有要求。
      注：选择实验干预工具的标准如下：（1）必须是专门针对体型满意度的项目；（2）必须完全适用于老年人群体；（3）必须是以小组形式开展、强调参与者之间社会互动的项目；（4）项目持续时间应为6至10次，每次60–120分钟，以确保实现稳定的态度与行为改变。
    2. 选择一个面向老年人的通用心理社会项目作为对照组干预措施，该项目需满足所有必要条件并可作为对照比较。在本实验中，选用的是西班牙红十字会自2012年起实施的“促进健康老龄化：持续健康”项目31，因其是当时最合适的可用选项。
      注：选择对照项目的标准为：（1）必须基于积极的社会互动，但不聚焦于体型意象；（2）必须适用于小组形式开展；（3）必须适合老年人群体；（4）其时间安排需与实验干预项目相似。
    3. 选择一种科学工具以评估老年人的体型满意度。经评估，Cooper、Taylor、Cooper 和 Fairburn（1987）33 开发的体型问卷（Body Shape Questionnaire, BSQ）被认为最符合本研究的目标。
      注：选择用于评估老年体型满意度的科学工具的标准为：（1）必须是经过同行评审并已发表的测量工具；（2）能够测量体型满意度，并与其他科学工具具有聚合效度；（3）必须简短且易于为老年人群所接受；（4）必须已翻译为西班牙语，并针对西班牙人群进行了标准化。
    4. 设计一份问卷（补充文件1），用于收集本研究中所需的所有人口统计学数据及需控制的混杂变量。
      注：年龄、性别和婚姻状况等社会人口学数据通过一份专门设计的问卷获取。年龄被视为定量离散变量，其余变量则作为二分类分类变量处理。关于“一年中的季节”和“居住环境”信息，由实验负责人直接登记记录。
  2. 抽样方法
    1. 请求一家在多个地点为老年人开展心理社会小组项目的非营利组织（NGO）提供合作。
    2. 选择十个不同地点，用于实施实验组和对照组的心理社会干预项目。其中一半位于农村地区（居民少于1000人的地区），另一半位于大都市城镇和城市。
  3. 实验与对照干预的实施
    1. 在干预前进行BSQ问卷的基线测量。个体测量采用纸质问卷形式完成，但参与者与其所属小组处于同一空间内。
    2. 在十个地点分别开展实验组和对照组心理社会项目的八次以上干预课程。
      注：两个项目均由同一负责人在一年中的两个不同季节（夏季和冬季）进行监督实施。两种情况下，活动均在晚间进行，持续4周，每周两次。两个项目均以小组形式开展，包含娱乐性活动与社交聚会，显著降低了参与者的退出率。
    3. 收集干预后的BSQ问卷测量数据。
      注：个体测量仍采用纸质问卷形式，参与者与其小组成员处于同一房间内完成。测量在干预课程结束后立即进行。对于未参加全部课程的个体，不进行BSQ测量。因此，最终分析中排除了10%样本的结果。

2. 数字化现场研究获得的数据

  1. 打开统计软件，进入 文件菜单 | 新建 | 数据，点击 数据 图标，然后转到 变量视图（图 1），并为 表 1 中列出的每个变量创建一个统计变量。
变量名称类型取值测量尺度描述
BSQ 治疗前测量数值型34-204量表治疗前获得的数值结果
BSQ 治疗后测量数值型34-204量表治疗后测量获得的数值结果
实验条件二分变量{0, 对照} / {1, 实验}名义型参与者是否处于实验组或对照组
性别二分变量{0, 男性} / {1, 女性}名义型参与者的生物学性别
年龄数值型50-85量表参与者年龄，以年为单位
稳定的伴侣关系状态二分变量{0, 有现任伴侣} / {1, 无现任伴侣}名义型参与者是否处于正式的伴侣关系中
居住环境二分变量{0, 农村} / {1, 城市}名义型参与者居住在乡村（人口少于1000人的地区）或都市（人口多于1000人的地区）
干预季节二分变量{0, 寒冷} / {1, 温暖}名义型治疗是在冬季还是夏季进行

表1：研究统计变量的主要特征。 研究变量在其数字化过程中的主要特征的详细描述。

SPSS 数据导入过程；数据分析的菜单导航图；变量视图选择。
图 1：如何将变量数据导入统计软件包。 （1）单击 Data 图标；（2）单击 Variable View 图标。请点击此处查看此图的放大版本。

  1. 在统计软件中进入数据视图（图2），并为每位参与者填写BSQ测试的前测和后测数据。同样地，填写问卷中的人口统计学和属性数据。
    注意：BSQ测试所得结果以及研究相关的社会人口学信息均通过纸质问卷收集，因此需要逐一进行数字化处理。
    1. 在统计软件中创建一个新变量，表示BSQ前测与后测之间的差值（即测试获得的数据）。操作方法为：进入转换 | 计算变量，在弹出菜单中的目标变量栏输入变量名称，然后从类型与标签…菜单中选择前测变量，并将其移至数值表达式栏，接着点击计算器上的减号（-）图标。
    2. 随后，从类型与标签菜单中选择后测变量，并再次将其移至数值表达式栏。最后点击“确定”按钮，即可生成表示前测与后测差值的变量（图3）。

SPSS 数据编辑器，显示人口统计学变量的表格，高亮的“Data View”标签页，统计分析。
图 2：如何将研究数据导入统计软件包。 选择 Data View 图标。 请点击此处查看此图的放大版本。

SPSS 中的统计分析流程；计算变量步骤、示意图、教学用途
图3如何在统计软件中创建一个新变量，用于表示 BSQ 测试前测与后测之间的差异. (1) 点击 转换｜计算变量；（2）分配一个编号于 目标变量 间隙；（3）从菜单中选择预处理变量 类型 & 标记… 并将其移至 数值表达 间隙; (4) 单击 减法 计算器上的图标 (-)；(5) 从处理后变量中选择 类型 & 标签菜单 并将其移动到 数值表达 间隙；（6）单击 好的 图标。 请点击此处以查看此图的放大版本。

3. 统计学分析

  1. 使用统计软件包，通过组内相关系数（ICC）分析 BSQ 测量的可靠性和一致性，并进行重测。
    1. 为此，请选择 分析菜单 | 量表 | 信度分析，将实验中使用的治疗前和治疗后的 BSQ 测量值移至 信度分析 对话框中。
    2. 点击 统计…，选择 组内相关系数，并勾选 双向混合 和 一致性 选项。最后，点击 确定 按钮以生成所需的输出结果（图 4）。

在SPSS中进行信度分析的流程，包括逐步图示中的模型设置和统计选项。
图4：如何评估问卷的内部一致性。 选择分析菜单|度量|信度分析。（1）将实验中使用的变量移入信度分析对话框；（2）点击确定图标。请点击此处查看该图的放大版本。

注意：治疗前和治疗后的BSQ测量值具有极好的可靠性和一致性（ICC=0.916）。

  1. 使用统计软件包进行描述性分析。首先对定量变量“BSQ 治疗前”、“BSQ 治疗后”以及“治疗前后差值”计算描述性统计量，如算术平均值和标准差（SD）。先进行整体分析，然后根据研究中包含的其他变量的各个类别分别进行分析。最后，分析分类中介变量和控制变量的频数分布。
    1. 进行此项分析时，选择 分析菜单 | 描述性统计 | 频率，输出结果后，再选择 分析 | 描述性统计 | 描述（图5）。若要为每个分类变量条件下的定量变量指定描述性统计量，请在主菜单中选择 拆分文件 选项，在弹出菜单中选择要分析的分类变量，并勾选“按组组织输出”选项，然后点击 确定（图6）。
    2. 对研究中考虑的每个分类变量（实验条件、季节、性别、婚姻状况和居住地）重复此过程。

SPSS 数据分析过程；描述性统计和频数的设置；数据编辑器，菜单导航。
图 5：如何执行数据的描述性分析。 选择 分析 菜单 | 描述性统计 | 频数，输出结果后，再选择 分析 | 描述性统计 | 描述。请点击此处查看该图的放大版本。

SPSS 数据分组过程，拆分文件对话框，按性别组组织输出。
图6：如何为受控的名义中介变量的每种条件指定定量变量的描述性统计。（1）单击拆分文件图标；（2）选择要分析的分类变量，并选择选项按组组织输出；（3）单击确定图标。请点击此处查看此图的放大版本。

  1. 使用统计软件包进行配对样本 t 检验，以分析参与者在两种条件下的身体意象在干预前后的差异（被试间自变量效应）。
    1. 为此，选择 分析菜单 | 比较均值 | 配对样本 t 检验，在 配对样本 t 检验 对话框中，将 BSQ 干预前和 BSQ 干预后分别设为变量 1 和变量 2（图 7）。
    2. 若需根据各分类变量（实验条件、性别、婚姻状况、年份时段和居住地）分别指定配对样本 t 检验，请在主菜单中选择 拆分文件 选项，在弹出菜单中选择要分析的分类变量，并勾选“按组组织输出”选项，然后点击确定（图 6）。
    3. 在对每个分类变量（年份时段、性别、婚姻状况和居住地）进行分析前，重复此过程。

IBM SPSS 配对样本 t 检验流程、统计分析设置、数据选择界面。
图7：如何进行配对样本 Student t 检验分析。（1）选择 分析菜单 | 比较均值 | 配对样本 t 检验；（2）将治疗前 BSQ 和治疗后 BSQ 分别设为变量1和变量2；（3）点击 确定 按钮。请点击此处查看该图的放大版本。

  1. 使用统计软件包进行单因素方差分析（One-Way ANOVA），以检验每个项目（组间自变量效应）、性别、婚姻状况、一年中的时间段以及居住地的影响。
    1. 为此，请选择 分析菜单 | 比较均值 | 单因素方差分析（Analyze Menu | Compare Means | One-Way ANOVA）（图8），在单因素方差分析（One-Way ANOVA）对话框中，将BSQ治疗前、BSQ治疗后以及前后差值变量放入因变量列表（Dependent List），将实验条件变量作为因子（Factor）。
    2. 对每一个分类变量（实验条件、性别、婚姻状况、一年中的时间段以及居住地）重复此过程。输出结果将显示通过Snedecor F分布（不假设方差齐性）比较均值后，BSQ治疗前、BSQ治疗后以及前后差值作为离散定量变量的统计显著性。

SPSS 统计软件执行单因素方差分析；用于比较均值的分析菜单及设置。
图 8：如何进行单因素方差分析。（1）选择 Analyze 菜单 | Compare Means | One-Way ANOVA；（2）将治疗前 BSQ、治疗后 BSQ 及前后差值变量放入 因变量列表（Dependent List），将实验条件变量作为 因子（Factor）；（3）点击 OK 按钮。请点击此处查看该图的放大版本。

  1. 使用统计软件包进行重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA），采用Pillai's Trace和Wilks' Lambda统计量，因为它们提供了关于自变量组间与组内效应的相反且互补的结果。
    1. 为此，请选择 分析菜单 | 一般线性模型 | 重复测量，在弹出的 重复测量 对话框中，在 组内因子名称 框中输入一个名称（例如，PRE-POST），在 水平数 框中输入“2”，在 测量名称 框中输入 BSQ。最后，点击“定义”图标以进入变量选择界面（图9）。
    2. 在该弹出窗口中，将测试量表 BSQ 的前测和后测作为组内变量，实验条件作为组间因子，所有社会人口学变量（年份时间、性别、年龄、婚姻状况和居住环境）作为协变量进行选择。
    3. 在获取分析结果之前，点击“模型”并选择“全因子”；然后进入“选项”，勾选“效应量估计”（见 图10）。最后，重复整个过程，但在“模型”中不选择“全因子”，而是选择“构建自定义项”，使用“By *”图标将“条件”变量与所有社会人口学变量（年份时间、性别、年龄、婚姻状况和居住环境）进行组合。

SPSS 重复测量设置，一般线性模型对话框，统计数据分析。
图9：如何设置重复测量方差分析。（1）选择 分析菜单 | 一般线性模型 | 重复测量；（2）在 组内因子名称 框中输入一个名称；（3）在 水平数 框中输入“2”，然后点击 添加 按钮；（4）在 测量名称 框中输入 BSQ，然后点击 添加 按钮；（5）点击 定义 按钮。请点击此处查看此图的放大版本。

统计分析设置；重复测量模型示意图，SPSS 软件界面，数据因子。
图 10：如何选择变量进行重复测量方差分析。 将 BSQ 测试的前测和后测作为组内变量，将实验条件作为组间因子。请点击此处查看该图的放大版本。

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结果

实验研究采用混合设计，包含组间测量（实验组和对照组）以及治疗前后的重复测量。

选择 Sánchez-Cabrero（2012）提出的 IMAGINA 项目26 作为实验性治疗方案，以提高西班牙老年人对身体形象的满意度。该项目包含八个小组课程，每次持续 90 至 120 分钟，旨在通过预先设计并测试过的动态活动吸引和激励参与者，这些活动需要积极参与、团队合作和个人反思。通过社会参与、沟通交流、身体形象工作坊以及健康营养知识的传授，预期能够改善身体形象和自尊水平。该项目还涉及情绪智力的培养，因其活动有助于促进参与者之间的积极关系，同时重新评估对外貌所持有的不切实际且有害的自我期望。此外，该方案专为身体形象干预而设计，因此是检验其有效性的最佳选择。最后，前期试点阶段的满意度调查显示接受度极高（评分达 10 分中的 9 分）。

由中国红十字会开展的“促进健康老龄化：持续健康”项目31被选为对照干预措施。“促进健康老龄化：持续健康”...

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讨论

本实验研究通过分析干预前后老年人对身体满意度的评分变化，并比较实验组与非实验组的结果，证实了参与身体满意度项目对老年人具有积极影响。此外，对其他干扰变量的控制也提高了所获结果的可靠性和有效性。

该实验方案最关键的步骤是对照组所采用项目的选取。必须复制相同的实验条件，以分离出IMAGINA项目所产生的效应26。结果显示，两组在治疗持续时间、社交互动水平和娱乐水平方面均无差异。因此，两组之间身体满意度的差异很可能是由于IMAGINA项目的特定益处所致。为了进行这一比较，必须依赖一个可靠的工具，即Cooper、Taylor、Cooper和Fairburn（1987）32开发的身体满意度问卷（BSQ），该问卷由Raich等人（1996）33针对西班牙受试者进行了本地化调整。该问卷是适用于西班牙人群的快速、简便且标准化的测试，为我们提供了清晰且有意义的结果。尽管具有诸多优势，但使用BSQ的一个主要局限在于其并非为老年人群设计。然而，截至目前，尚无专门...

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

所有参与作者均希望向西班牙红十字会表达他们的感激之情，因为没有其支持，我们无法完成此项研究。同时，我们非常感谢阿方索十世智者大学科研行为与伦理委员会提供的大量反馈和帮助。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
体型问卷（Body Shape Questionnaire, BSQ）国际进食障碍杂志（International Journal of Eating Disorders）1987由Cooper、Taylor、Cooper和Fairburn（1987年）开发的体型问卷（Body Shape Questionnaire, BSQ），后由Raich等人（1996年）针对西班牙语使用者进行了改编和标准化。该问卷为自评量表，共34个项目，采用李克特量表评分，范围从1（从不）到6（总是）。总分范围为34至204分，得分高于110分提示对身体外形存在不满与不适感（Cooper等，1987年）。该工具具有良好的信度，多项研究报道其Cronbach’s α系数介于0.95至0.97之间。此外，BSQ具有良好的外部效度，即与其他类似工具具有良好的聚合效度，例如多维身体自我关系问卷（Multidimensional Body Self-Relations Questionnaire, MBSRQ）（Cash, 2015年）以及进食障碍量表（Eating Disorders Inventory, EDI）中的身体不满分量表（Garner, Olmstead, 和 Polivy, 1983年）。
IMAGINA：成人自尊与身体形象改善项目（IMAGINA: programa de mejora de la autoestima y la imagen corporal para adultos）Sinindice2012IMAGINA项目旨在作为一项治疗性工具，用于提升西班牙地区老年人群的身体形象满意度。该项目包含八个小组活动单元，每次持续90至120分钟，设计目标为吸引并积极参与参与者。通过社会参与、沟通交流、身体形象工作坊以及健康营养知识的传授，预期可改善参与者的身体形象认知与自尊水平。
社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Sciences, SPSS）IBM24用于数据统计分析的软件包

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