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Behavior

Validation d’une intervention psychosociale sur l’image corporelle chez les personnes âgées : un plan expérimental

Published: May 31, 2021 doi: 10.3791/62506
Automatic Translation
1, 2, 1
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)

Summary

Cette intervention expérimentale examine la satisfaction corporelle des personnes âgées. L’objectif est de comparer une intervention spécifique avec un autre programme général et de déterminer lequel est le plus efficace pour améliorer la satisfaction corporelle chez les personnes de plus de cinquante ans.

Abstract

Pour la plupart des gens, la satisfaction corporelle est cruciale pour développer à la fois un concept de soi positif et l’estime de soi, et par conséquent, elle peut influencer la santé mentale et le bien-être. Cette idée a été testée avec des personnes plus jeunes, mais aucune étude n’explore si les interventions sur l’image corporelle sont utiles lorsque les gens vieillissent. Cette recherche valide un programme spécifique conçu pour les personnes âgées (IMAGINA Specific Body Image Program). Cela se fait en utilisant un plan expérimental mixte, avec des comparaisons entre les sujets et à l’intérieur du sujet qui se concentrent sur la satisfaction corporelle avant et après le traitement expérimental, en comparant deux groupes. L’utilisation de cette méthodologie expérimentale permet d’identifier l’effet de l’intervention dans un groupe de 176 personnes. Le score obtenu avec le Questionnaire sur la forme du corps (BSQ) était la variable dépendante, et le programme IMAGINA était la variable indépendante. Quant à l’âge, au sexe, au statut relationnel, à la saison et à l’environnement de résidence, il s’agissait de variables contrôlées. Il y avait des différences significatives dans la satisfaction corporelle entre les deux programmes, obtenant de meilleurs résultats avec IMAGINA. Les variables contrôlées ont eu un effet beaucoup moins significatif que le traitement. Par conséquent, il est possible d’améliorer la satisfaction corporelle chez les personnes âgées grâce à des interventions similaires à celle présentée ici.

Introduction

Dans les sociétés occidentales, avoir l’air bien, en bonne santé et jeune est très important pour se sentir bien, s’intégrer, interagir avec les autres et réussir, devenant un élément central du concept de soi et de l’estime de soi. La satisfaction d’une personne à l’égard de son corps dépend de sa perception personnelle, en particulier de la façon dont elle se sent, perçoit, imagine et réagit à l’apparence physique et au fonctionnement du corps1,2. En suivant cette définition, il est possible d’identifier deux dimensions qualitativement différentes au sein de cette construction. D’une part, il y a la dimension perceptive, qui dépend de l’évaluation de la taille, de la forme et des proportions du corps lui-même; d’autre part, il y a le domaine cognitivo-émotionnel (c’est-à-dire la « satisfaction corporelle »3), qui fait l’objet de cette recherche.

Essentiellement, la satisfaction corporelle est le degré d’acceptation de son apparence physique4 par une personne, ce qui est mauvais si cette évaluation affecte négativement la confiance en soi et positive lorsqu’elle augmente la confiance personnelle dans l’interaction avec les autres5,6. Traditionnellement, on a considéré que lorsqu’une personne vieillit et entre dans la dernière étape de la vie (en prenant l’âge de 50 ans comme point de coupure pour l’âge moyen), les préoccupations liées à l’image corporelle diminuent considérablement. En d’autres termes, on pense que les distorsions perceptuelles de l’image corporelle typiques de l’adolescence et de la jeunesse6,7,8 sont rares chez les personnes âgées9,10. La raison en est que l’accent des préoccupations passe du poids et de la forme physique à d’autres défauts physiques importants plus associés au manque de santé et au déclin physique.

Dans cette ligne, la littérature scientifique a montré que les principales préoccupations concernant l’apparence physique des personnes âgées se concentrent sur les signes du vieillissement, tels que la perte de forme physique, les rides et le vieillissement de la peau, la perte de cheveux et les cheveux gris, l’odeur corporelle, entre autres11,12. Il a également été soutenu que la perception de ces signes de vieillissement joue un rôle évolutif et adaptatif, car elle permet aux gens de prendre progressivement conscience du vieillissement, aidant ainsi à accepter la transformation et la détérioration de l’apparence physique. Bien que cela puisse être vrai, il n’en est pas moins vrai que la conscience du vieillissement influence négativement la satisfaction du corps. Ce n’est pas en vain que le phénomène répandu de la « crise de la quarantaine » fait référence à un point de basculement dans lequel la personne commence à se rendre compte qu’elle vieillit et, dans certains cas, cela s’accompagne de symptômes dépressifs qui, s’ils ne sont pas correctement traités, peuvent interférer avec le bien-être personnel et la santé mentale11,13.

Les implications psychologiques et émotionnelles dérivées de la conscience de la sénescence ont été étudiées14. En ce sens, la détérioration de l’apparence physique a été considérée comme le signe le plus indubitable que quelqu’un puisse éprouver concernant l’arrivée de la sénescence15. Cela s’ajoute au sentiment de jouer un rôle social non pertinent et sous-évalué 16. Par conséquent, l’auto-identification en tant que « personne âgée » est irrémédiablement liée à l’acceptation progressive de nouvelles limitations et de circonstances défavorables. Ainsi, la personne âgée commence à éprouver des difficultés et des problèmes émotionnels, tels que l’anxiété, le stress ou la dépression. En peu de temps, la personne peut s’identifier à des rôles sociaux négatifs tout en acceptant mal les limitations physiques associées au vieillissement17,18.

Dans différents groupes d’âge, comme les adolescents et les jeunes, on sait que la satisfaction et l’image corporelle peuvent s’améliorer grâce aux programmes d’intervention1,19. Des exemples de ceci sont les interventions bien connues de Cash (1997)20 et PICTA (Programme préventif sur l’image corporelle et les troubles de l’alimentation en espagnol) par Maganto, del Río et Roiz (2002)21, ainsi que certains programmes plus récents (Kilpela et al., 2016)22, Halliwell et al. (2016)23, McCabe et al. (2017)24 ou Bailey, Gammage et Van Ingen (2019)25 . Cependant, aucun d’entre eux ne cible les personnes matures et se concentre principalement sur les femmes, à l’exception de l’intervention développée par Sánchez-Cabrero (2012)26 appelée « IMAGINA » que cette étude vise à valider. Supposons qu’une intervention thérapeutique sur l’image corporelle puisse contribuer à l’acceptation de soi et développer un soi positif chez les jeunes. Il n’y a aucune raison de ne pas l’appliquer et d’intervenir chez les personnes âgées qui font face à des changements radicaux dans leur corps27,28,29.

La conception expérimentale est la méthodologie la plus efficace pour déterminer les relations causales et évaluer si une intervention thérapeutique produit des améliorations. Tout d’abord, il est nécessaire d’isoler l’effet d’intervention du reste des variables intermédiaires, ce qui, en sciences sociales, est très coûteux et complexe puisque les facteurs qui peuvent influencer sont presque innombrables. Deuxièmement, cela nécessite également une comparaison pré-post-traitement, des comparaisons entre les groupes témoins et expérimentaux, la randomisation des participants dans les conditions de contrôle et de traitement, ainsi que l’étude des variables intermédiaires les plus pertinentes. Ainsi, cette expérience poursuit deux objectifs principaux : (1) analyser l’amélioration de la satisfaction de l’image corporelle des personnes de plus de 50 ans s’inscrivant à un programme spécifique de satisfaction corporelle par rapport aux progrès réalisés dans un programme général (non spécifique) ; (2) examiner la relation entre la satisfaction corporelle et les variables intermédiaires telles que l’âge, le sexe, le statut relationnel, la période de l’année de participation et le fait de vivre dans une résidence métropolitaine ou rurale.

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Protocol

Le Comité a examiné le Protocole sur la conduite scientifique et l’éthique de l’Université Alfonso X el Sabio. De plus, un groupe de scientifiques externes à l’équipe de recherche a vérifié et approuvé l’ensemble du processus expérimental. Pour permettre la participation à l’étude, il était nécessaire de signer un consentement éclairé acceptant de s’inscrire au programme, comme le recommande la Déclaration d’Helsinki30. Avant l’inscription, il a été garanti qu’aucun des participants ne subirait de stress psychologique ou de préjudice résultant de l’intervention.

1. Réaliser l’étude sur le terrain

REMARQUE : La conception expérimentale suit un plan mixte, avec des mesures entre les sujets (groupes expérimentaux et témoins) et des mesures répétées avant et après le traitement. Cette conception expérimentale permet d’isoler l’effet du traitement (les résultats obtenus dans un programme spécifique de satisfaction corporelle) d’autres variables liées aux différences individuelles puisque la satisfaction corporelle a été mesurée avant et après le traitement. L’étude compare également le traitement avec ce qui s’est passé lors de la participation à un programme d’intervention non spécifique (groupe témoin) isolant l’effet de manipulation pendant l’intervention. Les participants ont été répartis au hasard dans les conditions expérimentales et de contrôle, garantissant les conditions optimales pour l’expérience à mener.

  1. Sélection d’outils de recherche
    1. Choisissez un programme psychosocial visant à améliorer l’image corporelle chez les personnes âgées adéquatement à l’objectif de l’étude. Dans ce cas, l’option choisie était le programme IMAGINA de Sánchez-Cabrero (2012)26 car il répond à toutes les exigences.
      NOTE: Le critère de sélection de l’instrument expérimental était le suivant: (1) il devait s’agir d’un programme spécifiquement pour la satisfaction du corps; 2° il doit être parfaitement adapté aux personnes âgées; (3) il doit s’agir d’un programme de groupe mettant l’accent sur l’interaction sociale entre les participants; (4) il doit durer de 6 à 10 séances de 60 à 120 minutes chacun, de sorte que des changements d’attitude et de comportement puissent être obtenus de manière cohérente.
    2. Choisissez un programme psychosocial général pour que les personnes âgées travaillent en groupes qui remplissent toutes les conditions requises et servent de comparaison de contrôle. Dans cette expérience, le programme est « Promouvoir un vieillissement en bonne santé: une santé constante », géré par la Croix-Rouge espagnole31 car c’était la meilleure option disponible.
      REMARQUE: Le critère pour sélectionner le programme de contrôle est que (1) il doit s’appuyer sur une interaction sociale positive sans se concentrer sur l’image corporelle; 2° il doit être conçu pour être conçu pour travailler en groupe; 3° il doit être approprié pour les personnes âgées; (4) il doit avoir un calendrier semblable au programme d’intervention expérimentale.
    3. Choisissez un instrument scientifique pour évaluer la satisfaction de l’image corporelle chez les personnes âgées. Le Body Shape Questionnaire (BSQ) de Cooper, Taylor, Cooper et Fairburn (1987)33 a été considéré comme l’instrument le plus approprié pour les objectifs de recherche.
      NOTE: Le critère de sélection de l’instrument scientifique pour évaluer la satisfaction corporelle chez les personnes âgées était que (1) il doit s’agir d’un instrument évalué par des pairs et publié; 2° il mesure la satisfaction corporelle et a une validité convergente avec d’autres instruments scientifiques; (3) il doit être court et simple à adapter à la population âgée (3) il doit être traduit en espagnol et mis à l’échelle pour la population espagnole.
    4. Concevoir un questionnaire (dossier supplémentaire 1) pour recueillir toutes les données démographiques et les variables intermédiaires à contrôler dans cette étude.
      NOTE : Les données sociodémographiques concernant l’âge, le sexe et l’état de la relation ont été recueillies au moyen d’un questionnaire spécifique ad hoc. L’âge a été traité comme une variable quantitative et discrète et le reste comme des variables catégorielles dichotomiques. Quant à la « saison de l’année » et à « l’environnement de résidence », ces informations ont été enregistrées par le chercheur en charge de l’expérience.
  2. Méthode d’échantillonnage
    1. Demander la collaboration d’une organisation à but non lucratif (ONG) qui réalise des programmes psychosociaux d’application de groupe pour les personnes âgées dans différents endroits.
    2. Sélectionnez dix endroits différents pour appliquer les programmes psychosociaux expérimentaux et contrôlés. La moitié d’entre eux vivaient à la campagne (moins de 1000 habitants), et l’autre moitié vivait dans des villes métropolitaines.
  3. Application d’interventions expérimentales et de contrôle
    1. Effectuer la mesure de prétraitement de BSQ. Les mesures individuelles ont été rassemblées avec du papier et un stylo, mais les participants étaient dans le même espace que leur groupe de groupe.
    2. Faites plus de huit séances de programmes psychosociaux (de contrôle et expérimentaux) dans dix endroits.
      REMARQUE : Les programmes étaient sous la supervision de la même personne à deux saisons différentes de l’année : été et hiver. Dans les deux cas, les activités se faisaient le soir, pendant 4 semaines et deux fois par semaine. Dans les deux programmes, les participants ont travaillé en groupe, ayant des activités ludiques et des rassemblements sociaux, ce qui a considérablement réduit le retrait des participants.
    3. Recueillir la mesure post-traitement du BSQ.
      REMARQUE : Les demandes individuelles ont été recueillies avec du papier et un stylo, mais les participants étaient dans la même pièce que leur groupe de grappes. Cela a été fait juste après la fin des sessions. Le BSQ n’a pas été appliqué aux personnes qui ne sont pas venues à toutes les séances. Par conséquent, les résultats de 10 % de l’échantillon ont été omis dans les analyses finales.

2. Numériser les données obtenues dans l’étude de terrain

  1. Ouvrez le logiciel statistique et accédez au menu Fichier | Nouvelle | Données, cliquez sur l’icône Données , puis accédez à Vue des variables (Figure 1) et créez une variable statistique pour chacune des variables suivantes présentées dans le tableau 1.
Nom de la variable Type Valeurs Mesurer Description
Mesure de prétraitement BSQ Numérique 34-204 Écaille Résultat numérique obtenu lors du prétraitement
BSQ Post-traitement Numérique 34-204 Écaille Résultat numérique obtenu dans la mesure post-traitement
Condition expérimentale Variable dichotomique {0, CONTRÔLE} / {1, EXPÉRIMENTAL} Nominal Si le participant a été ou non dans la condition expérimentale ou témoin
Genre Variable dichotomique {0, Homme} / {1, Femme} Nominal Le sexe biologique du participant
Âge Numérique 50-85 Écaille L’âge des participants mesuré en années
Statut relationnel stable Variable dichotomique {0, Avec un partenaire actuel} / {1, Sans partenaire actuel} Nominal Si le participant est ou non dans une relation formelle
Environnement de résidence Variable dichotomique {0, Rural} / {1, Urbain} Nominal Que le participant vive ou non à la campagne (localité de moins de 1000 habitants) ou métropolitaine (localité de plus de 1000 habitants)
Saison d’intervention Variable dichotomique {0, Froid} / {1, Chaud} Nominal Si le traitement a eu lieu ou non en hiver ou en été

Tableau 1 : Principales caractéristiques des variables statistiques de recherche. Description détaillée des principales caractéristiques des variables de recherche dans leur processus de numérisation.

Figure 1
Figure 1: Comment importer des données variables dans le progiciel statistique. (1) Cliquez sur l’icône Données ; (2) Cliquez sur l’icône Affichage variable . Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

  1. Accédez à Data View dans le logiciel statistique (Figure 2) et, pour chaque participant, remplissez les données des pré- et post-mesures du test BSQ. Faites de même avec les données démographiques et attributives du questionnaire.
    NOTE: Les résultats obtenus avec le BSQ et les informations concernant les données sociodémographiques de l’étude ont été collectés sur papier et au stylo, il a donc été nécessaire de les numériser un par un.
    1. Créer une nouvelle variable avec la différence entre la mesure pré- et post-BSQ dans le logiciel statistique (données obtenues avec le test). Pour ce faire, accédez à Transformer | Calculer la variable, et dans le menu contextuel attribuer un nom dans l’intervalle Variable cible , puis sélectionnez la variable de prétraitement dans le menu Type & Étiquette... et déplacez-la vers Espace d’expression numérique , puis cliquez sur l’icône de soustraction (-) sur la calculatrice.
    2. Ensuite, sélectionnez la variable de post-traitement dans le menu Type et étiquette et déplacez-la à nouveau vers l’espace Expression numérique . Enfin, cliquez sur OK, puis la variable qui explique la différence entre la pré- et la post-mesure est créée (Figure 3).

Figure 2
Figure 2 : Comment importer des données de recherche dans le progiciel statistique. Sélectionnez l’icône Affichage des données. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3
Figure 3: Comment créer une nouvelle variable avec la différence entre la pré- et la post-mesure du test BSQ dans le logiciel statistique. (1) Cliquez sur Transformer | Variable de calcul; (2) Attribuer un nombre dans l’écart de variable cible; (3) Sélectionnez la variable de prétraitement dans le menu Type & Label... et déplacez-le vers l’espace d’expression numérique ; (4) Cliquez sur l’icône de soustraction (-) sur la calculatrice; (5) Sélectionnez la variable de post-traitement dans le menu Type & Label et déplacez-la vers Expression numérique ; (6) cliquez sur l’icône OK. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

3. Analyses statistiques

  1. Examinez la fiabilité et la cohérence de la mesure BSQ et retestez avec le coefficient de corrélation intraclasse (ICC) avec le progiciel statistique.
    1. À cette fin, sélectionnez le menu Analyser | | d’échelle Analyse de fiabilité, déplacez les mesures BSQ pré et post-traitement utilisées dans l’expérience vers la boîte de dialogue Analyse de fiabilité .
    2. Cliquez sur Statistiques... et choisissez Coefficient de corrélation intraclasse et les options Mixte bidirectionnel et Cohérence. Enfin, cliquez sur l’icône OK pour générer la sortie souhaitée (Figure 4).

Figure 4
Figure 4 : Comment évaluer la cohérence interne du questionnaire. Sélectionnez Analyser le menu | | d’échelle  Analyse de fiabilité. (1) Déplacez les variables utilisées dans l’expérience vers la boîte de dialogue Analyse de fiabilité ; (2) Cliquez sur l’icône OK. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

REMARQUE : Les mesures BSQ avant et après traitement avaient d’excellentes valeurs de fiabilité et de cohérence (ICC = 0,916).

  1. Exécutez l’analyse descriptive avec le progiciel statistique. Commencez par des statistiques descriptives telles que la moyenne arithmétique et l’écart-type (ET) pour les variables quantitatives « prétraitement BSQ », « post-traitement BSQ » et « différence pré-post ». D’abord globalement, puis en tenant compte de chaque catégorie des autres variables incluses dans l’étude. Enfin, étudiez la distribution de fréquence dans les variables intermédiaires et contrôlées catégorielles.
    1. Pour effectuer cette analyse, sélectionnez Analyser le menu | Statistiques descriptives | Fréquences et, après la sortie, analyse | Statistiques descriptives | Descriptif (figure 5). Pour spécifier les statistiques descriptives des variables quantitatives pour chaque condition des variables catégorielles, sélectionnez l’option Fractionner le fichier dans le menu principal, puis dans le menu contextuel, choisissez la variable catégorielle à analyser et sélectionnez l’option 'Organiser la sortie par groupes'; puis cliquez sur OK (Figure 6).
    2. Répétez ce processus pour chaque variable catégorielle prise en compte dans l’étude (condition expérimentale, période de l’année, sexe, état matrimonial et résidence).

Figure 5
Figure 5 : Comment effectuer l’analyse descriptive des données. Sélectionnez Analyser le menu | statistiques descriptives | Fréquences et, après la sortie, Analyser | statistiques descriptives | Descriptif. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 6
Figure 6: Comment spécifier les statistiques descriptives des variables quantitatives pour chaque condition des variables intermédiaires nominales contrôlées. (1) Cliquez sur l’icône Split File ; (2) Choisissez la variable catégorielle à analyser et sélectionnez l’option Organiser la sortie par groupes; (3) Cliquez sur l’icône OK . Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

  1. Effectuer un test t d’étudiant avec le progiciel statistique pour examiner l’image corporelle avant et après avoir participé aux deux conditions (effet IV entre les sujets).
    1. À cette fin, sélectionnez Analyser le menu | Comparer les moyens | Échantillons appariés t-Test, et dans la boîte de dialogue Échantillons appariés t-test , mettez BSQ pré-traitement et BSQ post-traitement comme variables 1 et 2 (Figure 7).
    2. Pour spécifier les échantillons appariés Test t de Student en fonction de chaque variable catégorielle (condition expérimentale, sexe, état matrimonial, période de l’année et lieu de résidence), sélectionnez l’option Diviser le fichier dans le menu principal, puis dans le menu contextuel, choisissez la variable catégorielle à analyser et sélectionnez l’option « Organiser la sortie par groupes » et cliquez sur OK (Figure 6).
    3. Répétez ce processus avant chaque analyse pour chaque variable nominale (période de l’année, sexe, état matrimonial et résidence).

Figure 7
Figure 7 : Comment effectuer l’analyse du test t de l’élève sur les échantillons appariés. (1) Sélectionnez analyser le menu | Comparer les moyens | Échantillons appariés t-Test; 2° mettre le prétraitement BSQ et le post-traitement BSQ dans les variables 1 et 2; (3) Cliquez sur l’icône OK. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

  1. Effectuer une analyse ANOVA unidirectionnelle avec le progiciel statistique pour voir l’effet de chaque programme (effet intergroupe IV), le sexe, le statut de la relation, la période de l’année et le lieu de résidence.
    1. À cette fin, sélectionnez Analyser le menu | Comparer les moyens | ANOVA unidirectionnelle (Figure 8), et dans la boîte de dialogue ANOVA unidirectionnelle , mettez les variables BSQ pré-traitement, BSQ post-traitement et la différence pré-post dans la liste dépendante et la variable de condition expérimentale comme facteur.
    2. Répétez ce processus pour chacune des variables nominales (condition expérimentale, sexe, statut relationnel, période de l’année et lieu de résidence). La production montre la signification statistique du prétraitement BSQ, du post-traitement BSQ et de la différence pré-post en tant que variable quantitative discrète en comparant les moyennes avec la distribution F de Snedecor (égalité non prise en compte des variances).

Figure 8
Figure 8 : Comment effectuer une analyse ANOVA unidirectionnelle. (1) Sélectionnez analyser le menu | Comparer les moyens | ANOVA unidirectionnelle; (2) mettre les variables BSQ pré-traitement, BSQ post-traitement et la différence pré-post dans la liste dépendante, et la variable de condition expérimentale comme facteur; (3) Cliquez sur l’icône OK. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

  1. Effectuer une analyse ANOVA à mesures répétées avec le progiciel statistique en utilisant les statistiques Trace de Pillai et Lambda de Wilks, car elles offrent des résultats opposés et complémentaires de l’effet inter-intragroupe de variables indépendantes.
    1. À cette fin, sélectionnez Analyser le menu | | générale du modèle linéaire Mesures répétées, et dans la boîte de dialogue Mesures répétées , attribuez un nom dans la zone Nom du facteur intra-sujet (par exemple, PRE-POST), mettez « 2 » dans la zone Nombre de niveaux et dans la zone Nom de la mesure , mettez BSQ. Enfin, cliquez sur l’icône 'Définir' pour passer à la case de sélection de variable (Figure 9).
    2. Dans ce menu contextuel, sélectionnez les pré- et post-mesures du test BSQ en tant que variables intra-sujets, la condition expérimentale en tant que facteur(s) entre les sujets et toutes les variables sociodémographiques (période de l’année, sexe, âge, état matrimonial et environnement de résidence) en tant que covariables.
    3. Avant d’obtenir le résultat de l’analyse, cliquez sur Modèle et sélectionnez 'Full factorial'; puis allez dans « Options » et choisissez « Estimations de l’ampleur de l’effet » (voir la figure 10). Enfin, répétez l’ensemble du processus, mais au lieu de choisir « Factorielle complète » dans le modèle, choisissez l’option « Construire des termes personnalisés », en combinant la variable « Condition » avec toutes les variables sociodémographiques (période de l’année, sexe, âge, état matrimonial et environnement de résidence) en utilisant à cette fin l’icône « Par * ».

Figure 9
Figure 9 : Configuration de l’analyse ANOVA des mesures répétées. (1) Sélectionnez le menu Analyser | | générale du modèle linéaire Mesures répétées; (2) Attribuez un nom dans la zone Nom du facteur à l’intérieur du sujet; (3) Mettez '2' dans la case Nombre de niveaux et cliquez sur l’icône Ajouter; (4) Mettez BSQ dans la case Nom de la mesure et cliquez sur l’icône Ajouter; (5) Cliquez sur l’icône Définir. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 10
Figure 10 : Comment sélectionner les variables pour effectuer l’analyse ANOVA à mesures répétées. Sélectionnez les pré- et post-mesures du test BSQ comme variables intra-sujets et la condition expérimentale comme facteur(s) entre sujets. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

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Representative Results

La recherche expérimentale a suivi un plan mixte, avec des mesures entre sujets (groupes expérimentaux et témoins) et des mesures répétées avant et après le traitement.

Le programme IMAGINA de Sánchez-Cabrero (2012)26 a été sélectionné comme programme thérapeutique expérimental pour augmenter la satisfaction de l’image corporelle des personnes âgées en Espagne. Il comporte huit séances de groupe d’une durée de 90 à 120 minutes chacune, visant à divertir et à engager les participants, en utilisant des activités préalablement conçues et testées, qui sont dynamiques et nécessitent une participation active, un travail d’équipe et une réflexion individuelle. On s’attend à ce que l’image corporelle et l’estime de soi s’améliorent grâce à la participation sociale, à la communication, aux ateliers sur l’image corporelle et à l’information sur la nutrition saine. L’intelligence émotionnelle est également abordée, car les activités du programme favorisent des relations positives entre les participants tout en réévaluant les attentes irréalistes et nuisibles sur l’apparence physique. En outre, ce programme est spécifique pour les interventions d’image corporelle et, par conséquent, c’est la meilleure option pour tester dans quelle mesure il est utile. Enfin, l’enquête de satisfaction de la phase pilote a montré une excellente acceptation (note de 9 sur 10).

Le programme « Promouvoir un vieillissement en bonne santé: une santé constante » pour les personnes âgées31, géré par la Croix-Rouge espagnole, a été choisi comme instrument de contrôle. Le programme « Promouvoir un vieillissement en santé : une santé constante » a été appliqué au cours des cinq dernières années en tant qu’instrument psychosocial pour promouvoir la santé collectivement avec une approbation exceptionnelle. Sa durée est la même que celle d’IMAGINA (8 sessions de 90-120 minutes), et il a également une inscription de groupe. Il favorise les contacts sociaux sans cibler les problèmes d’image corporelle. Le programme comprend des activités de groupe joyeuses et un entraînement aux habitudes saines basé sur le « Cahier d’exercices et activités d’agilité mentale pour les personnes âgées » publié par la Croix-Rouge espagnole32.

Cette recherche a eu lieu dans le nord-ouest de l’Espagne, qui souffre de graves problèmes de vieillissement de la population. La sélection des participants s’est faite par échantillonnage en grappes, identifiant dix groupes de personnes de plus de cinquante ans. La moitié d’entre eux vivaient à la campagne (moins de 1000 habitants), et l’autre moitié vivait dans des villes métropolitaines. Au total, 176 personnes ont participé de manière désintéressée et sans récompense économique. Les participants ont été affectés aux conditions de contrôle et expérimentales (la moitié dans le programme général et l’autre moitié dans « IMAGINA »), assurant une distribution similaire dans les deux groupes. Et la même chose a été faite avec les variables période de l’année et environnement de résidence. La moyenne arithmétique de l’âge de l’échantillon était de 64,03 ans avec un écart-type de 64,03, avec un écart-type (ET) de ± 8,06. Les participants étaient 146 femmes (83%) et 30 hommes (17%), 93 de plus de 65 ans (retraités selon le système de travail espagnol) et 83 de moins de 65 ans (population active en termes de travail). Il y avait 15 célibataires, 37 veuves/ veufs, 117 participants dans une relation formelle et seulement 7 séparés ou divorcés. En ce qui concerne la résidence et la saison d’intervention, 63 vivent à la campagne et 113 viennent des régions métropolitaines, 84 étaient inscrits au programme en hiver et 92 en été. Tous étaient blancs (européens-caucasiens) car cet endroit de l’Espagne est très homogène, racialement parlant.

Comme variable dépendante (VD) dans la recherche expérimentale a été sélectionné le Questionnaire sur la forme du corps (BSQ) par Cooper, Taylor, Cooper et Fairburn (1987)33, traduit et mis à l’échelle à la langue et à la culture espagnoles par Raich et al. (1996)34. Les principales caractéristiques sont les suivantes :

● L’instrument se compose de 34 éléments suivant une échelle de Likert (de 1 (jamais) à 6 (toujours).
● Il s’est avéré être un outil scientifique fiable par plusieurs études qui l’ont utilisé, et a une α de Cronbach entre 0,95 et 0,97.
● Il a une bonne validité externe avec d’autres instruments scientifiques similaires, tels que la sous-échelle d’insatisfaction corporelle de l’EDI35 (Inventaire des troubles de l’alimentation) ou le MBSRQ36 (Questionnaire multidimensionnel sur les auto-relations corporelles).
● Score final entre 34 et 204.
● Un score supérieur à 110 indique un mécontentement à l’égard de l’image corporelle (Cooper et coll., 1987)33.

BSQ a été l’outil scientifique choisi car c’est l’un des instruments les plus utilisés dans ce domaine scientifique37,6. En outre, il a été adapté à d’autres langues et cultures à plusieurs reprises, par exemple, Brésil38, Colombie39, Norvège40 et Corée41, entre autres. Ses attributs psychométriques sont excellents, et il a été adapté à la langue et à la culture espagnoles. D’un point de vue lexical, le BSQ est assez simple et bref pour être utilisé avec les personnes âgées, évitant la fatigue lorsqu’il y répond; même les personnes ayant de faibles compétences en littératie trouvent qu’il est facile de réagir. Étant donné que le BSQ a été largement utilisé, il est possible de comparer cette recherche avec d’autres études menées avec des participants plus jeunes, ce qui nous permet d’examiner l’insatisfaction corporelle à différents stades et moments de la vie. La dernière motivation pour utiliser BSQ est qu’aucun autre outil de satisfaction corporelle pour les personnes âgées n’a été validé scientifiquement. Ainsi, la création d’un nouvel instrument scientifique causerait des problèmes de fiabilité importants, rendant impossible la comparaison de cette recherche avec la littérature précédente.

Les résultats obtenus permettent d’examiner l’effet de la condition expérimentale : les avantages de participer à un programme d’image corporelle pour les personnes âgées. Cela se fait en examinant les différences avec l’état de contrôle et la variabilité intra-sujet (pré-traitement mesuré).

En ce qui concerne le premier objectif de recherche, le tableau 2 montre l’ampleur de l’effet dans les groupes expérimentaux et témoins avant et après que les participants y aient eu lieu (Cohen’s d), et la différence entre ces deux moments avec un test d’échantillons appariés.

Groupe expérimental (n=88) Groupe témoin (n=88)
Pré-test Post-test Pré-post Pré-test Post-test Pré-post
M SD M SD M SD p Le d de Cohen M SD M SD M SD p Le d de Cohen
71.9 24.2 65.1 21.4 6.75 9.34 0.000 0.721 69.2 22.7 68.5 20.9 0.75 7.97 0.38 0.094

Tableau 2 : Moyennes et écarts-types de l’essai BSQ dans les conditions et les moments (avant, après) et avant le test (essai sur échantillons appariés). Abréviations, M = Moyenne; ET = écart-type; p = valeur de probabilité ou signification. Ce tableau a été modifié à partir de Sánchez-Cabrero et al.2.

La sortie du test d’échantillons appariés (effet entre les sujets) montre que l’amélioration est plus élevée dans le programme d’image corporelle IMAGINA que dans le programme général (M = 6,75 contre M = 0,75), et cela est statistiquement significatif (t = 6,782, p = 0,000). L’amélioration n’est pas significative dans l’état de contrôle (t = 0,883, p = 0,380), montrant un résultat remarquable du programme d’image corporelle IMAGINA par rapport au programme de l’ONG (d = 0,721 de Cohen contre 0,094). Les résultats obtenus nous permettent d’identifier l’effet des deux conditions (expérimentales et de contrôle) et les différences entre elles. Plus précisément, une analyse multivariée sera effectuée pour voir si l’effet d’IMAGINA était supérieur à celui du programme de contrôle.

Le tableau 3 montre une ANOVA unidirectionnelle (effet intergroupe), qui compare le BSQ dans la condition expérimentale et de contrôle à chaque moment (pré- et post-traitement) ainsi qu’entre les deux moments (différence pré-post). Ces résultats montrent que la conception entre les sujets est robuste, puisque les conditions pré (F = 0,56, p = 0,455) et post-condition (F = 0,443, p = 0,506) montrent des différences moyennes non significatives entre les deux conditions. Au contraire, il y a une amélioration significative de BSQ dans la différence pré-post (F = 12,734, p = 000), ce qui indique une bonne performance du test BSQ, soutenant ce qui avait été observé dans les analyses précédentes.

Pré-test Post-test Pré-post
F p Eta au carré F p Eta au carré F p Eta au carré
0.56 0.455 0.003 0.443 0.506 0.003 12.734 0.000 0.068

Tableau 3 : Différences de BSQ dans les deux moments (ANOVA unidirectionnelle). Abréviations, F = F de Snedecor; p = valeur de probabilité ou signification. Ce tableau a été modifié à partir de Sánchez-Cabrero et al.2.

Enfin, cet article se termine par les résultats globaux obtenus dans les conditions expérimentales et de contrôle. Le tableau 4 montre le résultat de l’ANOVA (effet inter-groupe des mesures répétées), indiquant l’efficacité du programme de satisfaction corporelle IMAGINA (condition expérimentale) par rapport au programme non spécifique (condition témoin). L’examen d’un effet de modération dans les résultats de la « variable Condition » (en ajoutant le sexe, l’âge, l’état matrimonial, la saison de l’année et l’environnement de résidence comme covariables) permet de voir que les contrastes multivariés de l’effet d’interaction inter-groupe sont statistiquement significatifs (p = 0,000).

Effet Outils statistiques Valeur F Gl. hyp. Erreur Gl p Eta partiel au carré
Différences BSQ entre le test PRE et POST La trace de Pillai 0.038 6.586 1 169 0.011 0.038
Lambda de Wilks 0.962 6.586 1 169 0.011 0.038
Impact de la variable « Condition » (inter) sur la mesure de traitement PRE et POST du test BSQ (intra) La trace de Pillai 0.079 14.432 1 169 0.000 0.079
Lambda de Wilks 0.921 14.432 1 169 0.000 0.079
Intercepter MS=1659627,56 1729.82 1 174 0 0.909
MS= Carré moyen

Tableau 4 : Test multivarié. Abréviations, F = F de Snedecor; p = valeur de probabilité ou signification; Hyp. DF = Degrés de liberté hypothétiques; Erreur DF = Degrés de liberté d’erreur; MS = Carré moyen. Ce tableau a été modifié à partir de Sánchez-Cabrero et al.2.

En ce qui concerne le deuxième objectif de cette étude, à savoir le rôle que les variables intermédiaires ont joué dans les différences de satisfaction corporelle, le tableau 5 montre la moyenne arithmétique et le DS de BSQ dans les conditions et les moments de mesure par sexe, état matrimonial, saison de l’année et environnement de résidence, ainsi que l’effet de taille (Cohen’s d), entre ces deux moments de mesure et le test d’échantillons appariés qui en résulte.

Groupe expérimental (n=88) Groupe témoin (n=88)
Pré-test Post-test Pré-post Pré-test Post-test Pré-post
M (SD) M (SD) M (SD) p (d de Cohen) M (SD) M (SD) M (SD) p (d de Cohen)
Genre
FEMME (n=146) 71,9 (25,2) 65,3 (22,0) 6,6 (9,85) 0,000 (0,673) 72,3 (21,4) 71,3 (19,8) 1,07 (8,29) 0,277 (0,129)
HOMME (n=30) 71,5 (18,8) 63,9 (18,2) 7,57 (6,1) 0,000 (1,239) 55,2 (24,0) 55,9 (21,6) -,69 (6,37) 0,672 (0,109)
Situation de famille
Avec un partenaire actuel (n=117) 73,9 (23,5) 67,1 (21,9) 6,76 (10,26) 0,000 (0,437) 71,3 (23,6) 68,4 (22,2) 2,9 (7,23) 0,004 (0,184)
Sans partenaire actuel (n=59) 68,5 (25,3) 63,4 (21,3) 5,09 (8,8) 0,002 (0,218) 64,3 (20,0) 66,5 (16,9) -2,2 (7,7) 0,153 (0,183)
Période de l’année
Été (n=92) 72,1 (21,2) 67,7 (20,0) 4,40 (9,46) 0,003 (0,465) 70,2 (22,5) 69,4 (20,1) 0,78 (8,93) 0,562 (0,088)
Hiver (n=84) 71,6 (27,5) 62,2 (22,8) 9,44 (8,54) 0,000 (1,104) 68,2 (23,1) 67,5 (21,8) 0,72 (6,93) 0,499 (0,104)
Lieu de résidence
Rural (n=63) 70,2 (18,4) 66,0 (19,1) 4,21 (8,69) 0,008 (0,484) 65,6 (20,6) 64,6 (17,8) 0,93 (9,28) 0,593 (0,100)
Urbain (n=113) 72,9 (27,3) 64,6 (22,9) 8,35 (9,45) 0,000 (0,887) 71,0 (23,6) 70,3 (22,1) 0,66 (7,33) 0,491 (0,090)

Tableau 5 : Âge, sexe, état matrimonial, période de l’année et différences dans l’environnement de résidence (analyse d’échantillons appariés). Abréviations, M = Moyenne; ET = écart-type; p = valeur de probabilité ou signification. Ce tableau a été modifié à partir de Sánchez-Cabrero et al.2.

Les hommes étaient plus satisfaits de leur apparence physique que les femmes, ce qui est plus évident après avoir participé à la condition expérimentale avec le programme d’image corporelle spécifique (Post-test). En effet, la différence entre la mesure du BSQ avant et immédiatement après l’intervention est statistiquement significative pour les deux sexes juste dans la condition expérimentale après avoir participé au programme IMAGINA (Femmes: t = 5.756, p = .000; Hommes : t = 4,646, p = 0,000).

En ce qui concerne le statut de la relation, les participants au sein d’une relation sont plus mécontents de leur apparence physique dans la condition pré- et post-traitement. Cela se produit à la fois dans les groupes témoins et expérimentaux, ce qui indique que le manque de partenaire est positivement lié à la satisfaction de l’image corporelle; cependant, cela améliore également leur satisfaction corporelle de manière plus significative lors de leur participation à IMAGINA (M = 6,76 contre M = 5,09). Ces résultats sont significatifs pour les participants avec ou sans relations dans la condition expérimentale.

La saison de l’année du programme n’a pas affecté de manière significative les individus du groupe témoin, mais elle a affecté ceux du groupe expérimental (programme IMAGINA). Le programme IMAGINA a obtenu des scores plus élevés en hiver qu’en été (M = 9,44 et M = 4,40, respectivement), bien que l’amélioration ait été significative aux deux périodes de l’année (p = 0,003 et p = 0,000, respectivement).

Enfin, en ce qui concerne l’environnement de résidence, l’amélioration a été plus élevée chez les individus métropolitains (M = 8,35) que chez les individus ruraux (M = 4,21) dans la condition expérimentale. L’ampleur de l’effet est significative dans le groupe expérimental mais pas dans le groupe témoin, comme c’est le cas avec le reste des variables sociodémographiques. Encore une fois, aucun des groupes de la condition de contrôle n’a obtenu de résultats significatifs.

Comme on peut le voir, le sexe, la saison de l’année et l’environnement de résidence ont moins d’effet sur la satisfaction corporelle dans les groupes témoins que dans les groupes du programme IMAGINA (condition expérimentale), comme le montre cohen’s d. Plus précisément, en examinant l’effet intergroupe (IV) dans le tableau 6, il est possible de voir comment les résultats obtenus dans l’ANOVA unidirectionnelle montrent que la plupart des différences significatives se situent dans les différences pré-post. En outre, la différence pré-post a plus de taille d’effet (Eta Squared) que les pré- et post-mesures seules.

Pré-test Post-test Pré-post
F p Eta au carré F p Eta au carré F p Eta au carré
Genre
FEMME 0.001 0.97 0.017 1.779 0.184 0.012 10.576 0.001 0.068
HOMME 2.809 0.105 0.091 1.264 0.270 0.043 2,120 0.156 0.070
Situation de famille
Avec un partenaire actuel 0.355 0.552 0.003 0.100 0.752 0.001 5,525 0.020 0.046
Sans partenaire actuel 0.483 0.49 0.008 0.369 0.546 0.006 11,200 0.001 0.164
Période de l’année
Été 0.057 0.812 0.001 1.499 0.225 0.019 3.929 0.051 0.049
Hiver 1.224 0.271 0.013 0.014 0.905 0.000 9.288 0.003 0.089
Lieu de résidence
Rural 0.014 0.906 0.000 0.321 0.573 0.005 1.635 0.206 0.026
Urbain 0.858 0.356 0.008 0.058 0.809 0.001 11.949 0.001 0.097

Tableau 6 : Analyse inter de la BSQ selon l’âge, le sexe, l’état matrimonial, la période de l’année et l’environnement de résidence dans toutes les conditions (ANOVA à sens unique). Abréviations, F = F de Snedecor; p = valeur de probabilité ou signification. Ce tableau a été modifié à partir de Sánchez-Cabrero et al.2.

Enfin, le tableau 7 montre les analyses multivariées avec des mesures répétées (effet intergroupe) qui montrent que l’âge, le sexe, le fait d’avoir un partenaire stable, la saison de l’année et l’environnement de résidence n’interfèrent pas avec l’efficacité du traitement (programme IMAGINA) car l’effet n’est pas significatif.

Effet Outil statistique Valeur F Gl. hanche. Gl. erreur p Eta partiel au carré
Impact de la variable Gender (inter) sur la mesure du traitement PRE et POST du test BSQ (intra) en gardant à l’esprit la variable Condition (inter) La trace de Pillai 0.003 0.266 2 165 0.767 0.003
Lambda de Wilks 0.997 0.266 2 165 0.767 0.003
Impact de la variable Age (inter) sur la mesure du traitement PRE et POST du test BSQ (intra) en gardant à l’esprit la variable Condition (inter) La trace de Pillai 0.030 2.558 2 165 0.081 0.03
Lambda de Wilks 0.970 2.558 2 165 0.081 0.03
Impact de la variable État civil (inter) sur la mesure du traitement PRE et POST du test BSQ (intra) en gardant à l’esprit la variable Condition (inter) La trace de Pillai 0.028 2.389 2 165 0.095 0.028
Lambda de Wilks 0.972 2.389 2 165 0.095 0.028
Impact de la variable Période de l’année (inter) sur la mesure du traitement PRE et POST du test BSQ (intra) en gardant à l’esprit la variable Condition (inter) La trace de Pillai 0.010 0.804 2 165 0.449 0.010
Lambda de Wilks 0.990 0.804 2 165 0.449 0.010
Impact de la variable Lieu de résidence (inter) sur la mesure du traitement PRE et POST du test BSQ (intra) en gardant à l’esprit la variable Condition (inter) La trace de Pillai 0.011 0.882 2 165 0.416 0.011
Lambda de Wilks 0.989 0.882 2 165 0.416 0.011

Tableau 7 : Contrastes multivariés d’âge, de sexe, d’état matrimonial, de période de l’année et d’environnement de résidence (analyses inter et intra). Abréviations, F = F de Snedecor; p = valeur de probabilité ou signification; Hyp. DF = Degrés de liberté hypothétiques; Erreur DF = Degrés de liberté d’erreur; MS = Carré moyen. Ce tableau a été modifié à partir de Sánchez-Cabrero et al.2.

Les résultats présentés dans les tableaux 5 à 7 montrent que l’application d’un plan inter-sujet dans l’intervention IMAGINA était effectivement efficace et jouait un rôle plus puissant que le reste des variables intermédiaires contrôlées, qui ont été traditionnellement considérées comme d’une grande pertinence sur l’image corporelle dans des études antérieures sur ce sujet.

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Discussion

Ce travail expérimental soutient les conséquences positives de la participation à un programme de satisfaction corporelle chez les personnes âgées en examinant les valeurs de satisfaction avant et après l’intervention et en comparant les groupes expérimentaux et non expérimentaux. De plus, le contrôle d’autres variables intermédiaires améliore la fiabilité et la validité des résultats obtenus.

L’étape la plus critique du protocole était la sélection du programme appliqué dans le groupe témoin. Il a fallu reproduire les mêmes conditions expérimentales pour isoler l’effet généré par le programme IMAGINA26. Les résultats ne montrent aucune différence entre les deux conditions dans la durée du traitement, dans les niveaux d’interaction sociale et de divertissement. Par conséquent, il est probable que les différences de satisfaction corporelle entre les deux conditions soient dues aux avantages spécifiques d’IMAGINA. Pour faire cette comparaison, il était crucial de disposer d’un outil fiable, le BSQ de Cooper, Taylor, Cooper et Fairburn (1987)32, qui a été mis à l’échelle des participants espagnols par Raich et al. (1996)33. C’est un test rapide, simple et standardisé pour la population espagnole qui nous a fourni des résultats clairs et significatifs. Malgré ses avantages, l’un des principaux inconvénients de l’utilisation du BSQ est qu’il n’était pas destiné à la population âgée. Cependant, à ce jour, il n’existe aucun instrument destiné à ce groupe d’âge particulier, c’était donc la meilleure option pour cette étude. Une autre limitation pertinente de cette recherche est le manque de programmes d’image corporelle pour les adultes et les personnes âgées, ce qui a réduit les options à une seule alternative. En ce sens, IMAGINA s’est avéré très utile à la lumière des effets obtenus. Les données indiquent que les personnes inscrites au programme d’image corporelle IMAGINA ont augmenté leur satisfaction et leur acceptation de l’image corporelle, tandis que celles qui se sont inscrites à un programme non spécifique n’ont pas connu de progrès remarquables. Ces différences entre les deux groupes (amélioration de 6,75 points dans la condition expérimentale contre 0,75 dans la condition témoin, p = 0,000) renforcent le message selon lequel la satisfaction de l’image de soi peut être développée qui a été postulé par les théoriciens de l’image corporelle 42,43. Ces résultats sont également cohérents avec d’autres études qui ont souligné que les programmes sur mesure sont bien meilleurs que les interventions générales22,24,25,28,44,45. Enfin, il a été prouvé dans une mesure raisonnable que le programme IMAGINA de Sanchez-Cabrero (2012)26 est efficace pour les participants plus âgés.

Ces résultats ont des implications majeures pour la recherche clinique et scientifique, car ils indiquent que les interventions sur l’image corporelle à tous les âges sont efficaces et apportent des résultats positifs. Contrairement à ce que l’on croyait traditionnellement, ils montrent que l’apparence physique compte toujours dans les dernières phases de la vie. Pour cette raison, les interventions d’image corporelle avec des personnes âgées peuvent compléter d’autres actions médicales ou psychologiques traitant de la dépression ou des problèmes d’humeur. Cependant, davantage d’informations scientifiques sur la satisfaction de l’image corporelle chez les personnes âgées sont nécessaires, en particulier sur les lacunes ainsi que sur les effets positifs sur l’humeur et l’interaction sociale. Par conséquent, pour faire des affirmations plus solides, il serait nécessaire de continuer à étudier les avantages potentiels des programmes de satisfaction corporelle pour les personnes âgées, à la fois préventifs et palliatifs.

Dans les sociétés occidentales, l’apparence physique est devenue une question d’une grande importance pour les gens. Cela est dû en partie au rôle d’Internet, de la télévision, des magazines et d’autres médias, ce qui fait que les gens se comparent toujours aux « idéaux ou normes de beauté»46,47. C’est même une réalité pour les personnes âgées qui, en théorie, ne sont pas la cible1,44,48,49. Malgré son importance sociale et sanitaire, la satisfaction de l’image corporelle n’a pas bénéficié de la même attention scientifique que d’autres questions, du moins en Espagne, où il n’existe pas d’études similaires. Par conséquent, les comparaisons sont difficiles à faire. Cependant, les scores BSQ des participants étaient similaires à ceux précédemment rapportés. Par exemple, les participantes ont obtenu des scores de 71,9 et 72,3 (groupe expérimental et groupe témoin, respectivement), ce qui est inférieur mais similaire aux 84,7 de Cooper et coll. (1987)32 et aux 84,75 de Raich et coll. (1996)33. Baile et al. (2002) recherche37 avec plus de 500 adolescents ont trouvé 81,2 chez les femmes de 15-16 ans, et 79,49 pour les femmes de 17-19 ans. Récemment, Conti et coll. (2009)38 ont rapporté une valeur de 73,9 chez les adolescents brésiliens, de 88,3 pour les filles et de 57,1 pour les garçons, ce qui indique un écart entre les sexes. Enfin, une étude de Fernández-Bustos et al. (2015)6 portant sur plus de 500 adolescentes et préadolescentes a également rapporté des scores similaires. Néanmoins, aucune moyenne et valeur de DS spécifiques n’a été fournie. Une comparaison entre leurs scores et ceux obtenus ici avec un échantillon de plus de cinquante ans (M = 70,54; ET = 23,44.) montre que la fourchette qui comprend 68 % des résultats (c.-à-d. la zone autour d’un écart-type par rapport à la moyenne arithmétique) se chevauche dans plus de 60 % des cas, ce qui nous permet de conclure que les personnes de plus de cinquante ans ont des niveaux d’insatisfaction corporelle similaires à ceux des adolescents et des jeunes adultes.

Comme on le voit, les personnes âgées se préoccupent de leur image et d’être loin des normes sociales de beauté et de santé. Cela est vrai pour les deux sexes, bien que cela soit vécu différemment par les hommes et les femmes, et cela dépend de variables sociales comme le fait d’être ou non dans une relation formelle. Vieillir signifie s’accepter dans une société qui applaudit la jeunesse, la beauté et rejette le contraire. Pour cette raison, davantage de recherches devraient guider les actions et les interventions auprès des groupes à risque (c.-à-d. les enfants et les personnes âgées) qui ne sont pas les principaux sujets de contenu publicitaire et marketing, mais qui en sont affectés.

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Disclosures

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Acknowledgments

Tous les auteurs contributeurs souhaitent exprimer leur gratitude à la Croix-Rouge espagnole, car sans son soutien, nous n’aurions pas pu faire cette recherche. En outre, nous apprécions beaucoup les commentaires et l’aide du Comité de conduite scientifique et d’éthique de l’Université Alfonso X el Sabio.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Body Shape Questionnaire (BSQ) International Journal of Eating Disorders 1987 Body Shape Questionnaire (BSQ) developed by Cooper, Taylor, Cooper, and Fairburn (1987), which was adapted and scaled to Spanish participants by Raich et al. (1996). This is a self-report of 34 items following a Likert scale that goes from 1 (never) to 6 (always). The final score ranges from 34 to 204 and scoring above 110 indicates dissatisfaction and discomfort with physical appearance (Cooper et al., 1987). It is a reliable instrument since several studies have reported Cronbach’s α between 0.95 and 0.97. Also, the BSQ has good external validity, i.e., it is convergent with other similar tools, such as the Multidimensional Body Self-Relations Questionnaire, MBSRQ (Cash, 2015) and the body dissatisfaction subscale of the Eating Disorders Inventory, EDI (Garner, Olmstead, and Polivy, 1983).
IMAGINA: programa de mejora de la autoestima y la imagen corporal para adultos Sinindice 2012 IMAGINA Program was meant to be a therapeutical tool to increase a body image satisfaction of older adults in Spain. It has eight group-sessions of 90-120 minutes duration each, aiming at entertaining and engaging participants. Body image and self-esteem are expected to improve through social participation, communication, body image workshops, and healthy nutrition information.
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) IBM 24 Software package used in statistical analysis of data

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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Comportement Numéro 171 Image corporelle satisfaction corporelle perception corporelle vieillesse personnes âgées différences entre les sexes
Validation d’une intervention psychosociale sur l’image corporelle chez les personnes âgées : un plan expérimental
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Sánchez-Cabrero, R., León-Mejía, A. C., Arigita-García, A. Validation of a Psychosocial Intervention on Body Image in Older People: An Experimental Design. J. Vis. Exp. (171), e62506, doi:10.3791/62506 (2021).

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