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

Resumo

Esta intervenção experimental examina a satisfação corporal das pessoas mais velhas. O objetivo é comparar uma intervenção específica com outro programa geral e determinar qual é mais eficaz para melhorar a satisfação corporal em pessoas com mais de 50 anos.

Resumo

Para a maioria das pessoas, a satisfação corporal é crucial para desenvolver tanto um autoconceito positivo quanto a autoestima e, portanto, pode influenciar a saúde mental e o bem-estar. Essa ideia foi testada com pessoas mais jovens, mas nenhum estudo explora se intervenções de imagem corporal são úteis quando as pessoas envelhecem. Esta pesquisa valida um programa específico projetado para idosos (PROGRAMA DE Imagem Corporal Específica IMAGINA). Isso é feito utilizando um desenho experimental misto, com comparações entre sujeitos e dentro do assunto que focam na satisfação corporal antes e depois do tratamento experimental, comparando dois grupos. O uso dessa metodologia experimental possibilita identificar o efeito da intervenção em um grupo de 176 pessoas. O escore obtido com o Body Shape Questionnaire (BSQ) foi a variável dependente, e o programa IMAGINA foi o independente. Quanto à idade, sexo, status de relacionamento, estação e ambiente de residência, essas foram variáveis controladas. Houve diferenças significativas na satisfação corporal entre os dois programas, obtendo melhores resultados com o IMAGINA. As variáveis controladas tiveram um efeito muito menos significativo do que o tratamento. Portanto, é possível melhorar a satisfação corporal em idosos por meio de intervenções semelhantes às aqui apresentadas.

Introdução

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.

Protocolo

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.

Nome variável	Tipo	Valores	Medir	Descrição
Medição do pré-tratamento do BSQ	Numérico	34-204	Escala	Resultado numérico obtido no pré-tratamento
BSQ Pós-tratamento	Numérico	34-204	Escala	Resultado numérico obtido na medição pós-tratamento
Condição Experimental	Variável dicotosa	{0, CONTROL} / {1, EXPERIMENTAL}	Nominal	Se o participante esteve ou não na condição experimental ou de controle
Gênero	Variável dicotosa	{0, Man} / {1, Woman}	Nominal	O sexo biológico do participante
Idade	Numérico	50-85	Escala	A idade dos participantes medida em anos
Estado de relacionamento estável	Variável dicotosa	{0, Com um parceiro atual} / {1, sem um parceiro atual}	Nominal	Se o participante está ou não em um relacionamento formal
Ambiente de Residência	Variável dicotosa	{0, Rural} / {1, Urban}	Nominal	Se o participante vive ou não no campo (localidade inferior a 1000 habitantes) ou metropolitano (localidade superior a 1000 habitantes)
Temporada de intervenção	Variável dicotosa	{0, Cold} / {1, Warm}	Nominal	Se o tratamento ocorreu ou não no inverno ou verão

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.

Resultados

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 ativ...

Discussão

Este trabalho experimental apoia as consequências positivas da participação em um programa de satisfação corporal em idosos, examinando valores de satisfação antes e depois da intervenção e comparando grupos experimentais e não experimentais. Além disso, o controle de outras variáveis intervenientes melhora a confiabilidade e validade dos resultados obtidos.

O passo mais crítico do protocolo foi a seleção do programa aplicado no grupo controle. Foi necessário replicar as mesmas...

Materiais

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