Validação de uma Intervenção Psicossocial na Imagem Corporal em Idosos: Um Desenho Experimental

Nas sociedades ocidentais, parecer bom, saudável e jovem é muito importante para se sentir certo, se encaixar, interagir com os outros e ser bem sucedido, tornando-se um elemento central do autoconceito e da autoestima. O quão satisfeita uma pessoa está com seu corpo depende da percepção pessoal, especificamente, com como se sente, percebe, imagina e reage à aparência física e ao funcionamento do ^corpo1,2. Seguindo essa definição, é possível identificar duas dimensões qualitativamente diferentes dentro deste construto. Por um lado, há a dimensão perceptiva, que depende da avaliação do tamanho, forma e proporções do próprio corpo; por outro lado, há o domínio cognitivo-emocional (ou seja, 'satisfação ^corporal'3), que é o tema desta pesquisa.

Essencialmente, a satisfação corporal é o grau de aceitação de uma pessoa de sua aparência ^física4, o que é ruim se essa avaliação afeta a autoconfiança negativa e positiva quando aumenta a confiança pessoal em interagir com os ^outros5,6. Tradicionalmente, considera-se que quando uma pessoa envelhece e entra na última fase da vida (tendo a idade de 50 anos como ponto de corte para a meia-idade), as preocupações com a imagem corporal diminuem substancialmente. Em outras palavras, acredita-se que distorções perceptuais sobre a imagem corporal típicas na adolescência e na ^{juventude6,7,8} são raras em pessoas mais ^velhas9,10. A razão é que o foco da preocupação muda de peso e condicionamento físico para outros defeitos físicos significativos mais associados à falta de saúde e declínio físico.

Nessa linha, a literatura científica tem demonstrado que as principais preocupações com a aparência física dos idosos se concentram nos sinais de envelhecimento, como perda de condicionamento físico, rugas e envelhecimento da pele, queda de cabelo e cabelos grisalhos, odor corporal, entre ^outros11,12. Também tem sido argumentado que a percepção desses sinais de envelhecimento desempenha um papel evolutivo e adaptável, uma vez que permite que as pessoas se tornem progressivamente conscientes do envelhecimento, ajudando assim a aceitar a transformação e deterioração da aparência física. Embora isso possa estar certo, não é menos verdade que a consciência do envelhecimento influencia negativamente a satisfação corporal. Não em vão, o fenômeno generalizado da 'crise da meia-idade' refere-se a um ponto de inflexão no qual a pessoa começa a perceber que está envelhecendo e, em alguns casos, isso vem junto com a experiência de sintomas depressivos que, se não devidamente abordados, podem interferir no bem-estar pessoal e na saúde ^mental11,13.

As implicações psicológicas e emocionais derivadas da consciência da senescência foram ^estudadas14. Nesse sentido, a deterioração da aparência física tem sido considerada o sinal mais inconfundível que alguém pode experimentar em relação à chegada da senescência15. Isso se junta ao sentimento de desempenhar um papel social irrelevante e desvalorizado ¹⁶. Portanto, a autoidentificação como "pessoa mais velha" está irremediavelmente ligada a uma aceitação gradual de novas limitações e circunstâncias desfavoráveis. Assim, o idoso começa a ter dificuldades e problemas emocionais, como ansiedade, estresse ou depressão. Em breve, a pessoa pode se identificar com papéis sociais negativos, aceitando mal as limitações físicas associadas ao ^{envelhecimento17,18}.

Em diferentes faixas etárias, como adolescentes e jovens, sabe-se que a satisfação e a imagem corporal podem melhorar com os programas de ^{intervenção1,19}. Exemplos disso são as conhecidas intervenções do Cash (1997)²⁰ e picta (programa preventivo sobre imagem corporal e distúrbios alimentares em espanhol) de Maganto, del Río e Roiz (2002)²¹, bem como alguns programas mais recentes (Kilpela et al., 2016)²², Halliwell et al. (2016)²³, McCabe et al. (2017)²⁴ ou Bailey, Gammage e Van Ingen (2019)²⁵ . No entanto, nenhum deles tem como alvo pessoas maduras e se concentram principalmente nas mulheres, exceto na intervenção desenvolvida por Sánchez-Cabrero (2012)²⁶ chamada 'IMAGINA' que este estudo pretende validar. Suponhamos que uma intervenção terapêutica na imagem corporal possa contribuir para a autoaceitação e desenvolver um eu positivo nos jovens. Não há razão para não aplicá-lo e intervir em pessoas mais velhas que enfrentam mudanças radicais em seus corpos27,28,29.

O desenho experimental é a metodologia mais eficaz para determinar relações causais e avaliar se uma intervenção terapêutica produz melhorias. Em primeiro lugar, é necessário isolar o efeito de intervenção do resto das variáveis intervenientes, algo que nas ciências sociais é muito caro e complexo, uma vez que os fatores que podem influenciar são quase inúmeros. Em segundo lugar, também requer uma comparação pré-pós-tratamento, comparações entre controle e grupos experimentais, a randomização dos participantes nas condições de controle e tratamento, bem como o estudo das variáveis intervenientes mais relevantes. Assim, este experimento segue dois objetivos principais: (1) analisar a melhoria na satisfação da imagem corporal de pessoas com mais de 50 anos de idade matriculadas em um programa específico de satisfação corporal em comparação com os avanços obtidos em um programa geral (não específico); (2) examinar a relação entre satisfação corporal e variáveis intervenientes como idade, sexo, status de relacionamento, tempo de participação e residir em residência metropolitana ou rural.

O Comitê analisou o Protocolo de Conduta Científica e Ética da Universidade Alfonso X el Sabio. Além disso, um grupo de cientistas externos à equipe de pesquisa verificou e aprovou o processo experimental completo. Para permitir a participação no estudo, foi necessário assinar um termo de consentimento livre e esclarecido aceitando a inscrição no programa, conforme recomendado pela Declaração de Helsinque30. Antes da matrícula, foi assegurado que nenhum dos participantes sofreria qualquer estresse psicológico ou dano decorrente da intervenção.

1. Realizar o estudo de campo

NOTA: O design experimental segue um desenho misto, com medições entre sujeitos (grupos experimentais e de controle) e medições repetidas antes e depois do tratamento. Este desenho experimental permite isolar o efeito do tratamento (os resultados obtidos em um programa específico de satisfação corporal) de outras variáveis relacionadas às diferenças individuais, uma vez que a satisfação corporal foi medida antes e depois do tratamento. O estudo também compara o tratamento com o que aconteceu ao participar de um programa de intervenção não específico (grupo controle) isolando o efeito de manipulação durante a intervenção. Os participantes foram alocados aleatoriamente nas condições experimentais e de controle, garantindo as condições ideais para a ásvação do experimento.

1. Seleção de ferramentas de pesquisa
   1. Escolha um programa psicossocial voltado para melhorar a imagem corporal em idosos adequado ao objetivo do estudo. Neste caso, a opção escolhida foi o programa IMAGINA por Sánchez-Cabrero (2012)²⁶, pois atende a todos os requisitos.
      NOTA: O critério para selecionar o instrumento experimental foi o seguinte: (1) tinha que ser um programa especificamente para satisfação corporal; (2) deve ser perfeitamente adaptado às pessoas mais velhas; (3) deve ser um programa em grupo enfatizando a interação social entre os participantes; (4) tem que durar de 6 a 10 sessões de 60-120 minutos cada, de modo que mudanças atitudinais e comportamentais poderiam ser alcançadas de forma consistente.
   2. Escolha um programa psicossocial geral para que os idosos trabalhem em grupos que atendam a todas as condições exigidas e sirvam como comparação de controle. Neste experimento, o programa é "Promovendo o Envelhecimento Saudável: Saúde Consistente", executado pela Cruz Vermelha ^Espanhola31, já que era a melhor opção disponível.
      NOTA: O critério para selecionar o programa de controle é que (1) ele deve se basear na interação social positiva sem focar na imagem corporal; (2) deve ser concebido para trabalhar em grupo; (3) deve ser apropriado para as pessoas mais velhas; (4) deve ter um cronograma semelhante ao programa de intervenção experimental.
   3. Escolha um instrumento científico para avaliar a satisfação da imagem corporal em pessoas mais velhas. O Body Shape Questionnaire (BSQ) de Cooper, Taylor, Cooper e Fairburn (1987)³³ foi considerado como o instrumento mais adequado para os objetivos da pesquisa.
      NOTA: O critério para selecionar o instrumento científico para avaliar a satisfação corporal na velhice foi que (1) deve ser um instrumento revisado e publicado por pares; (2) mede a satisfação corporal e tem validade convergente com outros instrumentos científicos; (3) Deve ser curto e simples para se adaptar à população mais velha (3) deve ser traduzido para o espanhol e dimensionado para a população espanhola.
   4. Elaborar um questionário (Arquivo Suplementar 1) para coletar todos os dados demográficos e variáveis intervenientes para controle neste estudo.
      NOTA: Os dados sociodemográficos relativos à idade, sexo e status de relacionamento foram coletados com um questionário específico ad hoc. A idade foi tratada como variável quantitativa e discreta e o restante como variáveis categóricas dicotos. Quanto à 'estação do ano' e ao 'ambiente de residência', essas informações foram registradas pelo pesquisador responsável pelo experimento.
2. Método de amostragem
   1. Solicite a colaboração de uma organização sem fins lucrativos (ONG) que realiza programas psicossociais de aplicação em grupo para idosos em diferentes locais.
   2. Selecione dez locais diferentes para aplicar os programas psicossociais experimentais e de controle. Metade deles morava no campo (locais com menos de 1000 habitantes), e a outra metade vivia em cidades metropolitanas.
3. Aplicação de intervenções experimentais e de controle
   1. Realize a medição pré-tratamento do BSQ. Medidas individuais foram reunidas com papel e caneta, mas os participantes estavam no mesmo espaço que seu grupo de aglomerados.
   2. Faça mais de oito sessões de ambos os programas psicossociais (controle e experimental) em dez locais.
      NOTA: Os programas estavam sob a supervisão da mesma pessoa em duas estações diferentes do ano: verão e inverno. Em ambos os casos, as atividades foram realizadas à noite, durante 4 semanas e duas vezes por semana. Em ambos os programas, os participantes trabalharam em grupos, tendo atividades lúdicas e encontros sociais, o que reduziu drasticamente a retirada dos participantes.
   3. Reúna a medição pós-tratamento do BSQ.
      NOTA: As aplicações individuais foram reunidas com papel e caneta, mas os participantes estavam na mesma sala com seu grupo de clusters. Isso foi feito logo após o término das sessões. O BSQ não foi aplicado àqueles indivíduos que não vieram a todas as sessões. Consequentemente, os resultados de 10% da amostra foram omitidos nas análises finais.

2. Digitalizar os dados obtidos no estudo de campo

1. Abra o software estatístico e vá para o Menu de Arquivos | Nova | Os dados, clique no ícone Data e, em seguida, vá para Variable View (Figura 1) e crie uma variável estatística para cada uma das seguintes variáveis mostradas na Tabela 1.

Tabela 1: Principais características das variáveis estatísticas da pesquisa. Descrição detalhada das principais características das variáveis de pesquisa em seu processo de digitalização.

Figura 1: Como importar dados de variáveis para o pacote de software estatístico. (1) Clique no ícone Dados ; (2) Clique no ícone Exibição variável . Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

2. Vá para Data View no software estatístico (Figura 2) e, para cada participante, preencha os dados das pré e pós-medidas do teste BSQ. Faça o mesmo com os dados demográficos e atribuitivos do questionário.
   NOTA: Os resultados obtidos com o BSQ e as informações relativas aos dados sociodemográficos do estudo foram coletados em papel e caneta, por isso foi necessário digitalizá-los um a um.
   1. Criar uma nova variável com a diferença entre a medição pré e pós-BSQ no software estatístico (dados obtidos com o teste). Para isso, vá para Transformar | Compute Variable e no menu pop-up atribua um nome na lacuna Target Variable , selecione a variável de pré-tratamento do menu Type & Label... e mova-a para a lacuna Expressão Numérica , em seguida, clique no ícone de subtração (-) na calculadora.
   2. Depois, selecione a variável pós-tratamento do menu Type & Label e mova-a novamente para a lacuna expressão numérica . Por fim, clique no OK e, em seguida, a variável que explica a diferença entre pré e pós-medição é criada (Figura 3).

Figura 2: Como importar dados de pesquisa para o pacote de software estatístico. Selecione Ícone de exibição de dados . Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Como criar uma nova variável com a diferença entre a pré e pós-medição do teste BSQ no software estatístico. (1) Clique em Transformar | Variável computacional; (2) Atribuir um número na lacuna de variável alvo; (3) Selecione a variável pré-tratamento do menu Type & Label... e movê-lo para lacuna expressão numérica; (4) Clique no ícone de subtração (-) na calculadora; (5) Selecione a variável pós-tratamento do menu Type & Label e mova-a para a lacuna expressão numérica; (6) clique no ícone OK. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. Análises estatísticas

1. Olhe para a confiabilidade e consistência da medição do BSQ e teste novamente com o Coeficiente de Correlação Intraclass (ICC) com o pacote de software estatístico.
   1. Para isso, selecione o Menu Analisar | | Análise de Confiabilidade, mova as medidas BSQ pré e pós-tratamento utilizadas no experimento para a caixa de diálogo Análise de Confiabilidade .
   2. Clique em Estatísticas... e escolha Coeficiente de Correlação Intraclass e as opções Mista e Consistência Bidireda. Por fim, clique no ícone OK para gerar a saída desejada (Figura 4).

Figura 4: Como avaliar a consistência interna do questionário. Selecione Analisar | de menus |  Análise de Confiabilidade. (1) Mova as variáveis utilizadas no experimento para a caixa de diálogo análise de confiabilidade; (2) Clique no ícone OK. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

NOTA: As medidas de BSQ pré e pós-tratamento apresentaram excelentes valores de confiabilidade e consistência (ICC=0,916).

2. Execute a análise descritiva com o pacote de software estatístico. Comece com estatísticas descritivas como a média aritmética e o desvio padrão (DS) para as variáveis quantitativas 'pré-tratamento BSQ', 'BSQ pós-tratamento' e 'Pré-diferença pós'. Primeiro globalmente, depois levando em conta cada categoria das outras variáveis incluídas no estudo. Por fim, estude a distribuição de frequências nas variáveis categóricas intervenientes e controladas.
   1. Para fazer essa análise, selecione Analisar menu | | de Estatísticas Descritivas Frequências e, após a saída, analisar | | de Estatísticas Descritivas Descritivo (Figura 5). Para especificar as estatísticas descritivas das variáveis quantitativas para cada condição das variáveis categóricas, selecione a opção Arquivo Dividido no menu principal e no menu pop-up escolha a variável categórica a ser analisada e selecione a opção 'Organizar saída por grupos'; em seguida, clique em OK (Figura 6).
   2. Repita esse processo para cada variável categórica considerada no estudo (condição experimental, tempo do ano, sexo, estado civil e residência).

Figura 5: Como realizar a análise descritiva dos dados. Selecione Analisar | de menus | de Estatísticas Descritivas  Frequências e, após a saída, analise | | de Estatísticas Descritivas  Descritivo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6: Como especificar as estatísticas descritivas das variáveis quantitativas para cada condição das variáveis nominais controladas intervenientes. (1) Clique no ícone Arquivo Dividido ; (2) Escolha a variável categórica a ser analisada e selecione a opção Organizar saída por grupos; (3) Clique no ícone OK . Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. Realizar um teste t de amostras emparelhadas do estudante com o pacote de software estatístico para examinar a imagem corporal antes e depois de participar das duas condições (efeito IV entre sujeitos).
   1. Para isso, selecione Analisar menu | Comparar significa | Amostras emparelhadas t-Test, e na caixa de diálogo de teste de amostras emparelhadas , coloque o pré-tratamento BSQ e bsq pós-tratamento como Variável 1 e 2 (Figura 7).
   2. Para especificar as amostras emparelhadas, o teste t do aluno de acordo com cada variável categórica (condição experimental, sexo, estado civil, época do ano e local de residência) selecione a opção Arquivo Dividido no menu principal, e no menu pop-up escolha a variável categórica a ser analisada e selecione a opção 'Organizar saída por grupos' e clique em OK (Figura 6).
   3. Repita esse processo antes de cada análise para cada variável nominal (tempo de ano, sexo, estado civil e residência).

Figura 7: Como realizar amostras emparelhadas Análise t-test. (1) Selecione Analisar menu | Comparar significa | Amostras emparelhadas t-Test; (2) colocar o pré-tratamento BSQ e o pós-tratamento BSQ como Variável 1 e 2; (3) Clique no ícone OK . Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

4. Realizar análise anova unidirecional com o pacote de software estatístico para ver o efeito de cada programa (efeito iv entregrupo), sexo, status de relacionamento, época do ano e local de residência.
   1. Para isso, selecione Analisar menu | Comparar significa | ANOVA unidirecional (Figura 8) e na caixa de diálogo ANOVA unidirecional , colocam as variáveis BSQ pré-tratamento, pós-tratamento BSQ e a diferença pré-pós na Lista Dependente e a variável condição experimental como fator.
   2. Repita esse processo para cada uma das variáveis nominais (condição experimental, sexo, estado de relacionamento, tempo do ano e local de residência). A saída mostra a significância estatística do pré-tratamento BSQ, pós-tratamento do BSQ e a diferença pré-pós como variável quantitativa discreta, comparando meios com a distribuição F do Snedecor (não considerando a igualdade de variâncias).

Figura 8: Como realizar a análise ANOVA de mão única. (1) Selecione analisar o menu | Comparar significa | ANOVA unidirecional; (2) colocar as variáveis BSQ pré-tratamento, pós-tratamento de BSQ e a diferença pré-pós na Lista Dependente e a variável condição experimental como fator; (3) Clique no ícone OK . Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

5. Realizar medidas repetidas Análise ANOVA com o pacote de software estatístico utilizando as estatísticas de Trace e Wilks do Pillai, pois oferecem resultados opostos e complementares do efeito inter-intragrupo de variáveis independentes.
   1. Para isso, selecione Analisar menu | | do Modelo Linear Geral Medidas repetidas e na caixa de diálogo Medidas Repetidas , atribua um nome na caixa Nome do Fator De Dentro do Assunto (por exemplo, PRE-POST), coloque '2' na caixa Número de Níveis e na caixa Nome de Medida coloque BSQ. Por fim, clique no ícone 'Definir' para mudar para a caixa de seleção variável (Figura 9).
   2. Dentro desse menu pop-up, selecione as pré e pós-medidas do teste BSQ como Variáveis De Dentro dos Sujeitos, a condição experimental como Fator Entre Sujeitos (s) e todas as variáveis sociodemográficas (época do ano, sexo, idade, estado civil e ambiente de residência) como Covariates.
   3. Antes de obter o resultado da análise, clique em Modelo e selecione 'Fatorial completo'; em seguida, vá para 'Opções' e escolha 'Estimativas de tamanho do efeito' (ver Figura 10). Por fim, repita todo o processo, mas em vez de escolher 'Fatorial completo' no Modelo escolha a opção 'Construir termos personalizados', combinando a variável 'Condição' com todas as variáveis sociodemográficas (época do ano, sexo, idade, estado civil e ambiente de residência) utilizando para este fim o ícone 'By *'.

Figura 9: Como configurar as análises ANOVA de medidas repetidas. (1) Selecione Analisar o menu | | do Modelo Linear Geral Medidas Repetidas; (2) Atribuir um nome na caixa De nome do fator de sujeito dentro; (3) Coloque '2' na caixa Número de Níveis e clique em Adicionar ícone; (4) Coloque BSQ na caixa Nome da Medida e clique em Adicionar ícone; (5) Clique no ícone Definir . Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 10: Como selecionar variáveis para realizar a análise ANOVA de Medidas Repetidas. Selecione as pré e pós-medidas do teste BSQ como variáveis de subseção e a condição experimental como Fator Entre Sujeitos (s). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

A pesquisa experimental seguiu um desenho misto, com medições entre sujeitos (grupos experimentais e de controle) e medições repetidas antes e depois do tratamento.

O programa IMAGINA de Sánchez-Cabrero (2012)26 foi selecionado como o programa terapêutico experimental para aumentar a satisfação da imagem corporal de idosos na Espanha. Possui oito sessões em grupo de 90 a 120 minutos de duração cada, visando entreter e engajar os participantes, utilizando atividades previamente projetadas e testadas, que são dinâmicas e exigem participação ativa, trabalho em equipe e reflexão individual. Espera-se que a imagem corporal e a autoestima melhorem por meio da participação social, comunicação, oficinas de imagem corporal e informações nutricionais saudáveis. A inteligência emocional também é abordada, pois as atividades do programa promovem relações positivas entre os participantes e reavaliam as auto-expectativas irrealistas e prejudiciais sobre a aparência física. Além disso, este programa é específico para intervenções de imagem corporal e, consequentemente, é a melhor opção para testar até que ponto é útil. Finalmente, a pesquisa de satisfação da fase piloto mostrou excelente aceitação (marcando 9 em 10).

O programa "Promovendo o Envelhecimento Saudável: Saúde Consistente" para os idosos31, executado pela Cruz Vermelha Espanhola, foi selecionado como instrumento de controle. O programa "Promoção do Envelhecimento Saudável: Saúde Consistente" tem sido aplicado nos últimos cinco anos como instrumento psicossocial para promover a saúde coletivamente com excelente aprovação. Sua duração de tempo é a mesma do IMAGINA (8 sessões de 90 a 120 minutos), e também tem matrícula em grupo. Fomenta o contato social sem direcionar questões de imagem corporal. O programa inclui atividades em grupo alegres e treinamento de hábitos saudáveis baseado no livro 'Livro de exercícios e atividades de agilidade mental para idosos' publicado pela Cruz Vermelha Espanhola32.

Esta pesquisa ocorreu no Noroeste da Espanha, que sofre graves problemas populacionais de envelhecimento. A seleção dos participantes foi feita com amostragem de cluster, identificando dez grupos de pessoas com mais de cinquenta anos. Metade deles morava no campo (locais com menos de 1000 habitantes), e a outra metade vivia em cidades metropolitanas. Um total de 176 pessoas participaram de forma altruísta e sem recompensa econômica. Os participantes foram alocados nas condições de controle e experimentais (metade no programa geral e metade em 'IMAGINA'), garantindo distribuição semelhante em ambos os grupos. E o mesmo foi feito com as variáveis época do ano e ambiente de residência. A média aritmética da idade da amostra foi de 64,03 anos com desvio padrão 64,03, com desvio padrão (DS) de ± 8,06. Participaram 146 mulheres (83%) e 30 homens (17%), 93 acima de 65 anos (aposentados pelo sistema de trabalho espanhol) e 83 menores de 65 anos (população ativa em termos de trabalho). Havia 15 solteiros, 37 viúvas/viúvos, 117 participantes em um relacionamento formal, e apenas 7 separados ou divorciados. Em relação à residência e à estação de intervenção, 63 moram no interior e 113 vieram de áreas metropolitanas, 84 foram inscritas no programa durante o inverno e 92 durante o verão. Todos eles eram brancos (europeu-caucasianos) já que este lugar da Espanha é muito homogêneo, racialmente falando.

Como Variável Dependente (VD) na pesquisa experimental foi selecionado o Body Shape Questionnaire (BSQ) por Cooper, Taylor, Cooper e Fairburn (1987)33, traduzido e dimensionado para a língua e cultura espanhola por Raich et al. (1996)34. As principais características são:

● O instrumento consiste em 34 itens seguindo uma escala likert (de 1 (nunca) a 6 (sempre).
● Provou ser uma ferramenta científica confiável por diversos estudos que a utilizaram, e tem um α de Cronbach entre 0,95 e 0,97.
● Possui boa validade externa com outros instrumentos científicos semelhantes, como a subescala de insatisfação corporal do EDI35 (Inventário de Transtornos Alimentares) ou do MBSRQ36 (Questionário multidimensional de Auto-Relações corporais).
● Pontuação final entre 34 e 204.
● Pontuação acima de 110 indica descontentamento com imagem corporal (Cooper et al., 1987)33.

A BSQ foi a ferramenta científica escolhida por ser um dos instrumentos mais utilizados neste campo científico37,6. Além disso, foi adaptado para outras línguas e culturas em várias ocasiões, como Brasil38, Colômbia39, Noruega40 e Coreia41, entre outras. Seus atributos psicométricos são excelentes, e foi dimensionado para a língua e cultura espanholas. Do ponto de vista léxico, o BSQ é simples e breve o suficiente para ser usado com pessoas mais velhas, evitando o cansaço ao responda a ele; mesmo pessoas com baixas habilidades de alfabetização acham fácil responder. Como o BSQ tem sido amplamente utilizado, é possível comparar essa pesquisa com outros estudos realizados com participantes mais jovens, permitindo examinar a insatisfação corporal em diferentes estágios e momentos da vida. A última motivação para o uso do BSQ é que nenhuma outra ferramenta de satisfação corporal para pessoas mais velhas foi validada cientificamente. Assim, a criação de um novo instrumento científico causaria problemas significativos de confiabilidade, impossibilitando a comparação desta pesquisa com a literatura anterior.

Os resultados obtidos possibilitam examinar o efeito da condição experimental: os benefícios de participar de um programa de imagem corporal para idosos. Isso é feito examinando diferenças com a condição de controle e variabilidade intrasubjetiva (pré-tratamento medido).

Em relação ao primeiro objetivo de pesquisa, a Tabela 2 mostra o tamanho do efeito nos grupos experimentais e de controle antes e depois dos participantes (d de Cohen), e a diferença entre esses dois momentos com um Teste de Amostras Emparelhadas.

Tabela 2: Meios e desvios padrão do teste BSQ em ambas as condições e momentos (pré, pós) e diferença pré-pós-teste (teste de amostras emparelhadas). Abreviaturas, M = Média; SD = Desvio padrão; p = valor de probabilidade ou significância. Esta tabela foi modificada de Sánchez-Cabrero et al.2.

A saída do teste de amostras emparelhadas (efeito entre os sujeitos) mostra que a melhora é maior no programa de imagem corporal IMAGINA do que no geral (M=6,75 versus M=,75), e isso é estatisticamente significativo (t =6,782, p =.000). A melhora não é significativa na condição de controle (t =.883, p =.380), mostrando um resultado notável do programa de imagem corporal IMAGINA em comparação com o programa de ONG (d=.721 de Cohen versus .094). Os resultados obtidos permitem identificar o efeito de ambas as condições (experimentais e de controle) e diferenças entre elas. Mais especificamente, uma análise multivariada será realizada para ver se o efeito do IMAGINA foi maior do que o programa de controle.

A Tabela 3 mostra um ANOVA unidirecional (efeito intergrupo), que compara o BSQ na condição experimental e de controle em cada momento (pré e pós-tratamento), bem como entre os dois momentos (diferença pré-pós). Esses resultados mostram que o desenho entre os sujeitos é robusto, uma vez que tanto as diferenças médias pré (F=.56, p =455) quanto pós-condição (F=.443, p =.506) apresentam diferenças médias não significativas entre ambas as condições. Pelo contrário, há uma melhora significativa no BSQ na diferença pré-pós (F=12.734, p =000), o que indica bom desempenho do teste BSQ, apoiando o que havia sido observado nas análises anteriores.

Tabela 3: Diferenças BSQ em ambos os momentos (ANOVA unidirecional). Abreviaturas, F = Snedecor's F; p = valor de probabilidade ou significância. Esta tabela foi modificada de Sánchez-Cabrero et al.2.

Por fim, este artigo conclui com os resultados globais obtidos nas condições experimentais e de controle. A Tabela 4 mostra a saída das medidas repetidas ANOVA (efeito inter-intra do grupo), apontando para a eficácia do programa de satisfação corporal IMAGINA (condição experimental) sobre o não específico (condição de controle). Examinar um efeito de moderação nos resultados da 'Variável Condição' (adicionando sexo, idade, estado civil, estação do ano e ambiente de residência como covariável) torna possível ver que os contrastes multivariados do efeito de interação entre grupos inter-intra são estatisticamente significativos (p =.000).

Tabela 4: Teste multivariado. Abreviaturas, F = Snedecor's F; p = valor de probabilidade ou significância; Hyp. DF = Graus de Hipótese de Liberdade; Erro DF = Graus de Erro de Liberdade; MS = Média Quadrada. Esta tabela foi modificada de Sánchez-Cabrero et al.2.

Em relação ao segundo objetivo deste estudo, ou seja, o papel que as variáveis intervenientes desempenharam nas diferenças de satisfação corporal, a Tabela 5 mostra a média aritmética e a DS da BSQ em condições e momentos de medição por sexo, estado civil, estação do ano e ambiente de residência, bem como o efeito de tamanho (d de Cohen), entre esses dois momentos de medição e o teste de Amostras Paradas resultantes.

Tabela 5: Idade, sexo, estado civil, época do ano e diferenças de residência (teste de amostras emparelhadas). Abreviaturas, M = Média; SD = Desvio padrão; p = valor de probabilidade ou significância. Esta tabela foi modificada de Sánchez-Cabrero et al.2.

Os homens ficaram mais satisfeitos com sua aparência física do que as mulheres, o que é mais evidente depois de participar da condição experimental com o programa específico de imagem corporal (Pós-teste). De fato, a diferença entre a medida do BSQ antes e imediatamente após a intervenção é estatisticamente significativa para ambos os sexos apenas na condição experimental após participar do programa IMAGINA (Mulheres: t =5,756, p=.000; Homens: t =4.646, p =.000).

Em relação ao status de relacionamento, os participantes dentro de um relacionamento estão mais insatisfeitos com sua aparência física na condição pré e pós-tratamento. Isso acontece tanto nos grupos de controle quanto experimentais, indicando que a falta de parceiro está positivamente relacionada à satisfação da imagem corporal; no entanto, isso também melhora sua satisfação corporal de forma mais significativa durante sua participação no IMAGINA (M=6,76 versus M=5,09). Esses resultados são significativos para participantes com ou sem relacionamentos em condições experimentais.

A temporada do ano do programa não afetou significativamente os indivíduos do grupo controle, mas afetou aqueles do grupo experimental (programa IMAGINA). O programa IMAGINA obteve pontuações mais altas no inverno do que no verão (M= 9,44 e M= 4,40, respectivamente), embora a melhora tenha sido significativa em ambas as épocas do ano (p=.003 e p=.000, respectivamente).

Por fim, em relação ao ambiente de residência, a melhora foi maior para os indivíduos metropolitanos (M=8,35) do que para os indivíduos do campo (M=4,21) na condição experimental. O tamanho do efeito é significativo no grupo experimental, mas não no controle, como acontece com o resto das variáveis sociodemográficas. Mais uma vez, nenhum dos grupos da condição de controle obteve resultados significativos.

Como se pode ver, gênero, época do ano e ambiente de residência têm menos efeito na satisfação corporal em grupos de controle do que nos grupos do programa IMAGINA (condição experimental), como mostrado pelo d de Cohen. Mais especificamente, olhando para o efeito intergrupo (IV) na Tabela 6, é possível ver como a saída obtida no ANOVA Unidirecional mostra que a maioria das diferenças significativas estão nas diferenças pré-post. Além disso, a diferença pré-post tem mais tamanho de efeito (Eta Ao quadrado) do que apenas as pré e pós-medidas.

Tabela 6: BSQ intermálise por idade, sexo, estado civil, época do ano e ambiente de residência em todas as condições (ANOVA unidirecional). Abreviaturas, F = Snedecor's F; p = valor de probabilidade ou significância. Esta tabela foi modificada de Sánchez-Cabrero et al.2.

Por fim, a Tabela 7 mostra as análises multivariadas com medidas repetidas (efeito entre intragrupo) que mostram que idade, sexo, ter um parceiro estável, época de ano e ambiente de residência não interferem na eficácia do tratamento (programa IMAGINA), pois o efeito não é significativo.

Tabela 7: Contrastes multivariados de idade, sexo, estado civil, tempo de residência e ambiente de residência (inter e intra análises). Abreviaturas, F = Snedecor's F; p = valor de probabilidade ou significância; Hyp. DF = Graus de Hipótese de Liberdade; Erro DF = Graus de Erro de Liberdade; MS = Média Quadrada. Esta tabela foi modificada de Sánchez-Cabrero et al.2.

Os resultados apresentados nas Tabelas 5-7 mostram que a aplicação de um desenho entre sujeitos na intervenção imaginada foi de fato eficaz e desempenhou um papel mais poderoso do que o resto das variáveis intervenientes controladas, que têm sido tradicionalmente consideradas de grande relevância na imagem corporal em estudos anteriores sobre o tema.

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Os autores não têm nada a revelar.