Валидация психосоциального вмешательства в образ тела у пожилых людей: экспериментальный дизайн

Резюме

Это экспериментальное вмешательство исследует удовлетворенность организма пожилых людей. Цель состоит в том, чтобы сравнить конкретное вмешательство с другой общей программой и определить, какая из них более эффективна для улучшения удовлетворенности организмом у людей старше пятидесяти лет.

Аннотация

Для большинства людей удовлетворенность телом имеет решающее значение для развития как позитивной самооценки, так и самооценки, и, следовательно, она может влиять на психическое здоровье и благополучие. Эта идея была проверена на молодых людях, но ни в одном исследовании не изучалось, полезны ли вмешательства в образ тела, когда люди стареют. Это исследование подтверждает конкретную программу, предназначенную для пожилых людей (IMAGINA Specific Body Image Program). Это делается путем использования смешанного экспериментального дизайна со сравнениями между субъектом и внутри субъекта, которые фокусируются на удовлетворенности телом до и после экспериментального лечения, сравнивая две группы. Использование данной экспериментальной методики позволяет выявить эффект от вмешательства в группе из 176 человек. Оценка, полученная с помощью опросника формы тела (BSQ), была зависимой переменной, а программа IMAGINA была независимой. Что касается возраста, пола, статуса отношений, сезона и среды проживания, то это были контролируемые переменные. Между двумя программами были значительные различия в удовлетворенности тела, что позволило получить лучшие результаты с IMAGINA. Контролируемые переменные имели гораздо менее значительный эффект, чем лечение. Таким образом, можно улучшить удовлетворенность телом у пожилых людей с помощью вмешательств, подобных представленному здесь.

Введение

В западных обществах очень важно выглядеть хорошо, здорово и молодо, чтобы чувствовать себя правильно, вписываться, взаимодействовать с другими и быть успешным, становясь ключевым элементом самооценки и самооценки. То, насколько один человек удовлетворен своим телом, зависит от личного восприятия, в частности, от того, как он чувствует, воспринимает, воображает и реагирует на внешний вид и функционирование ^тела1,2. Следуя этому определению, можно выделить два качественно различных измерения в рамках этой конструкции. С одной стороны, существует перцептивное измерение, которое зависит от оценки размера, формы и пропорций самого тела; с другой стороны, существует когнитивно-эмоциональная область (т.е. «удовлетворенность телом»³), которая является предметом данного исследования.

По сути, удовлетворенность телом — это степень принятия человеком своей ^{внешности4}, что плохо, если эта оценка влияет на уверенность в себе отрицательно и положительно, когда она повышает личную уверенность во взаимодействии с ^{другими5,6}. Традиционно считалось, что, когда человек стареет и вступает в последнюю стадию жизни (принимая возраст 50 лет в качестве точки отсечения для среднего возраста), проблемы с образом тела значительно уменьшаются. Другими словами, считается, что искажения восприятия образа тела, характерные для подросткового возраста и молодости6,7,8, редки у пожилых ^{людей9,10}. Причина в том, что фокус беспокойства смещается с веса и физической формы на другие значительные физические дефекты, более связанные с отсутствием здоровья и физическим упадком.

В этой строке научная литература показала, что основные опасения по поводу внешнего вида пожилых людей сосредоточены на признаках старения, таких как потеря физической формы, морщинистая и стареющая кожа, выпадение волос и седые волосы, запах тела и ^{другие11,12}. Также утверждалось, что восприятие этих признаков старения играет эволюционную и адаптивную роль, поскольку оно позволяет людям постепенно осознавать старение, тем самым помогая принять трансформацию и ухудшение внешнего вида. Хотя это может быть правильно, не менее верно и то, что осознание старения негативно влияет на удовлетворенность организма. Не зря широко распространенное явление «кризиса среднего возраста» относится к переломному моменту, когда человек начинает понимать, что он / она стареет, и в некоторых случаях это сопровождается депрессивными симптомами, которые, если их должным образом не устранить, могут помешать личному благополучию и психическому ^{здоровью11,13}.

Были изучены психологические и эмоциональные последствия, вытекающие из осознания ^{старения14}. В этом смысле ухудшение внешнего вида считается самым безошибочным признаком, который кто-то может испытать в связи с наступлением ^{старения15}. Это сочетается с ощущением того, что вы играете неуместную и недооцененную социальную роль ¹⁶. Поэтому самоидентификация в качестве «пожилого человека» непоправимо связана с постепенным принятием новых ограничений и неблагоприятных обстоятельств. Таким образом, пожилой человек начинает испытывать трудности и эмоциональные проблемы, такие как тревога, стресс или депрессия. Короче говоря, человек может идентифицировать себя с негативными социальными ролями, плохо принимая физические ограничения, связанные со ^{старением17,18}.

В различных возрастных группах, таких как подростки и молодежь, известно, что удовлетворенность и образ тела могут улучшиться с помощью программ ^{вмешательства1,19}. Примерами этого являются хорошо известные вмешательства Cash (1997)²⁰ и PICTA (Профилактическая программа по образу тела и расстройствам пищевого поведения на испанском языке) Maganto, del Río and Roiz (2002)²¹, а также некоторые более поздние программы (Kilpela et al., 2016)²², Halliwell et al. (2016)²³, McCabe et al. (2017)²⁴ или Bailey, Gammage and Van Ingen (2019)²⁵ . Тем не менее, ни один из них не нацелен на зрелых людей и не фокусируется в основном на женщинах, за исключением вмешательства, разработанного Санчесом-Кабреро (2012)²⁶ под названием «IMAGINA», которое это исследование призвано подтвердить. Предположим, что терапевтическое вмешательство в образ тела может способствовать самопринятию и развитию позитивного «я» у молодых людей. Нет никаких оснований не применять его и вмешиваться пожилым людям, которые сталкиваются с радикальными изменениями в своем организме27,28,29.

Экспериментальный дизайн является наиболее эффективной методологией для определения причинно-следственных связей и оценки того, приводит ли терапевтическое вмешательство к улучшениям. Во-первых, необходимо изолировать эффект вмешательства от остальных промежуточных переменных, что в социальных науках является очень дорогостоящим и сложным, поскольку факторы, которые могут влиять, почти бесчисленны. Во-вторых, это также требует сравнения до лечения, сравнения между контрольной и экспериментальной группами, рандомизации участников в условиях контроля и лечения, а также изучения наиболее релевантных промежуточных переменных. Таким образом, данный эксперимент преследует две основные цели: (1) проанализировать улучшение удовлетворенности образом тела лиц старше 50 лет, обучающихся в определенной программе удовлетворенности телом, по сравнению с прогрессом, достигнутым в общей программе (неспецифической); (2) изучить взаимосвязь между удовлетворенностью телом и промежуточными переменными, такими как возраст, пол, статус отношений, время года участия и проживание в столичном или сельском общежитии.

протокол

Комитет рассмотрел Протокол о научном поведении и этике Университета Альфонсо X эль-Сабио. Кроме того, группа ученых, не входящих в исследовательскую группу, проверила и одобрила полный экспериментальный процесс. Чтобы разрешить участие в исследовании, необходимо было подписать информированное согласие на зачисление в программу, как рекомендовано Хельсинкской ^{декларацией30}. Перед зачислением было обеспечено, что ни один из участников не пострадает от какого-либо психологического стресса или вреда в результате вмешательства.

1. Провести полевое исследование

ПРИМЕЧАНИЕ: Экспериментальная конструкция следует смешанной конструкции, с промежуточными измерениями (экспериментальная и контрольная группы) и повторными измерениями до и после лечения. Эта экспериментальная конструкция позволяет выделить эффект лечения (результаты, полученные в конкретной программе удовлетворенности организма) от других переменных, связанных с индивидуальными различиями, поскольку удовлетворенность организма измерялась до и после лечения. В исследовании также сравнивается лечение с тем, что происходило при участии в неспецифической программе вмешательства (контрольная группа), изолирующей эффект манипуляции во время вмешательства. Участники были случайным образом распределены в экспериментальных и контрольных условиях, гарантируя оптимальные условия для проведения эксперимента.

1. Подбор исследовательских инструментов
   1. Выбрать психосоциальную программу, направленную на улучшение образа тела у пожилых людей, адекватную цели исследования. В данном случае был выбран вариант программы IMAGINA от Sánchez-Cabrero (2012)²⁶, поскольку она отвечает всем требованиям.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Критерием выбора экспериментального инструмента были следующие: (1) это должна была быть программа, специально предназначенная для удовлетворения организма; 2) он должен быть идеально адаптирован к пожилым людям; (3) это должна быть групповая программа, подчеркивающая социальное взаимодействие между участниками; (4) он должен длиться от 6 до 10 сеансов по 60-120 минут каждый, поэтому изменения отношения и поведения могут быть достигнуты последовательно.
   2. Выбрать общую психосоциальную программу для пожилых людей для работы в группах, отвечающих всем необходимым условиям и служащих контрольным сравнением. В этом эксперименте программа «Содействие здоровому старению: последовательное здоровье», проводимая Испанским Красным ^{Крестом31}, поскольку это был лучший доступный вариант.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Критерием выбора управляющей программы является то, что (1) она должна основываться на позитивном социальном взаимодействии, не сосредотачиваясь на образе тела; 2) он должен быть рассчитан на работу в группах; 3) оно должно быть подходящим для пожилых людей; (4) он должен иметь график, аналогичный программе экспериментального вмешательства.
   3. Выберите научный инструмент для оценки удовлетворенности образом тела у пожилых людей. Опросник формы тела (BSQ) Купера, Тейлора, Купера и Фэрберна (1987)³³ был расценен как наиболее подходящий инструмент для достижения целей исследования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Критерием выбора научного инструмента для оценки удовлетворенности телом в пожилом возрасте было то, что (1) он должен быть рецензируемым и опубликованным инструментом; (2) он измеряет удовлетворенность тела и имеет конвергентную действительность с другими научными инструментами; (3) он должен быть коротким и простым для адаптации к пожилому населению (3) он должен быть переведен на испанский язык и масштабирован для испанского населения.
   4. Разработайте вопросник (Дополнительный файл 1) для сбора всех демографических данных и промежуточных переменных для контроля в этом исследовании.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Социально-демографические данные о возрасте, поле и семейном статусе были собраны с помощью специального вопросника. Возраст рассматривался как количественная и дискретная переменная, а остальные как дихотомические категориальные переменные. Что касается «сезона года» и «среды проживания», эта информация была зарегистрирована исследователем, отвечающим за эксперимент.
2. Метод отбора проб
   1. Запросить сотрудничество с некоммерческой организацией (НПО), которая осуществляет психосоциальные программы группового применения для пожилых людей в разных местах.
   2. Выберите десять различных мест для применения экспериментальных и контрольных психосоциальных программ. Половина из них жила в сельской местности (места с населением менее 1000 человек), а другая половина жила в столичных городах и поселках.
3. Применение экспериментальных и контрольных вмешательств
   1. Выполните предварительное измерение BSQ. Отдельные измерения были собраны с помощью бумаги и ручки, но участники находились в том же пространстве, что и их кластерная группа.
   2. Проведите более восьми сеансов обеих психосоциальных программ (контрольных и экспериментальных) в десяти местах.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Программы проходили под наблюдением одного и того же человека в два разных сезона года: лето и зима. В обоих случаях мероприятия проводились вечером, в течение 4 недель и два раза в неделю. В обеих программах участники работали в группах, проводя игровые мероприятия и общественные мероприятия, что резко сократило уход участников.
   3. Соберите измерение BSQ после обработки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Индивидуальные заявки были собраны с помощью бумаги и ручки, но участники находились в одной комнате со своей кластерной группой. Это было сделано сразу после окончания сессий. BSQ не применялся к тем лицам, которые не приходили на все сеансы. Следовательно, результаты 10% выборки были опущены в окончательных анализах.

2. Оцифровать данные, полученные в полевом исследовании

1. Откройте статистическое программное обеспечение и перейдите в меню «Файл» | Новые | Данные, щелкните значок Данные , а затем перейдите в Variable View (рисунок 1) и создайте статистическую переменную для каждой из следующих переменных, показанных в таблице 1.

Имя переменной	Тип	Значения	Измерять	Описание
BSQ Предварительное измерение обработки	Числовой	34-204	Шкала	Численный результат, полученный при предварительной обработке
Постобработка BSQ	Числовой	34-204	Шкала	Численный результат, полученный при измерении после обработки
Экспериментальное состояние	Дихотомическая переменная	{0, КОНТРОЛЬ} / {1, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ}	Номинальный	Находился ли участник в экспериментальном или контрольном состоянии
Род	Дихотомическая переменная	{0, Мужчина} / {1, Женщина}	Номинальный	Биологический пол участника
Возраст	Числовой	50-85	Шкала	Возраст участников измеряется в годах
Стабильный статус отношений	Дихотомическая переменная	{0, С текущим партнером} / {1, Без текущего партнера}	Номинальный	Находится ли участник в официальных отношениях или нет
Среда проживания	Дихотомическая переменная	{0, Сельский} / {1, Городской}	Номинальный	Независимо от того, проживает ли участник в сельской местности (населенный пункт менее 1000 жителей) или в столице (населенный пункт более 1000 жителей)
Сезон интервенций	Дихотомическая переменная	{0, Холодный} / {1, Теплый}	Номинальный	Независимо от того, проводилось ли лечение зимой или летом

Таблица 1: Основные характеристики статистических переменных исследования. Подробное описание основных характеристик переменных исследования в процессе их оцифровки.

Рисунок 1: Как импортировать данные переменных в пакет статистического программного обеспечения. (1) Нажмите на значок Данные ; (2) Нажмите на значок Variable View . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

2. Перейдите в Data View в статистическом программном обеспечении (рисунок 2) и для каждого участника заполните данные предварительных и постмер теста BSQ. Проделайте то же самое с демографическими и атрибутивными данными анкеты.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Результаты, полученные с помощью BSQ, и информация о социально-демографических данных исследования были собраны на бумаге и ручке, поэтому необходимо было оцифровывать его один за другим.
   1. Создайте новую переменную с разницей между измерениями до и после BSQ в статистическом программном обеспечении (данные, полученные с помощью теста). Для этого перейдите в раздел Преобразование | Вычислить переменную и во всплывающем меню присвоить имя в зазор Целевой переменной , затем выберите переменную предварительной обработки из меню Тип и метка ... и переместите ее в Числовое выражение пробела, затем нажмите на значок вычитания (-) на калькуляторе.
   2. После этого выберите переменную после обработки в меню «Тип и метка» и снова переместите ее в положение «Числовые выражения ». Наконец, нажмите ok, а затем создается переменная, которая учитывает разницу между предварительным и последующим измерением (рисунок 3).

Рисунок 2: Как импортировать данные исследований в пакет статистического программного обеспечения. Выберите значок Представление данных . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 3: Как создать новую переменную с разницей между предварительным и последующим измерением теста BSQ в статистическом программном обеспечении. (1) Нажмите на Transform | Вычислительная переменная; (2) Присвоить номер в зазоре целевой переменной; (3) Выберите переменную предварительной обработки из меню Type & Label... и переместите его в числовой пробел в выражениях; (4) Нажмите на значок вычитания (-) на калькуляторе; (5) Выберите переменную после обработки в меню «Тип и метка» и переместите ее в зазор «Числовые выражения»; (6) нажмите на значок OK. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

3. Статистический анализ

1. Посмотрите на надежность и согласованность измерений BSQ и проведите повторное тестирование с помощью коэффициента внутриклассовой корреляции (ICC) с помощью пакета статистического программного обеспечения.
   1. С этой целью выберите меню «Анализ» | Масштабирование | Анализ надежности, переместите измерения BSQ до и после обработки, используемые в эксперименте, в диалоговое окно Анализ надежности .
   2. Нажмите « Статистика...», выберите «Коэффициент внутриклассовой корреляции» и параметры «Двустороннее смешанное и согласованное». Наконец, нажмите на значок OK , чтобы сгенерировать желаемый результат (рисунок 4).

Рисунок 4: Как оценить внутреннюю согласованность вопросника. Выберите | меню « Анализ» | масштабирования  Анализ надежности. (1) Переместите переменные, используемые в эксперименте, в диалоговое окно Анализ надежности; (2) Нажмите на значок OK. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

ПРИМЕЧАНИЕ: Измерения BSQ до и после обработки имели отличные значения надежности и согласованности (ICC=0,916).

2. Запустите описательный анализ с помощью пакета статистического программного обеспечения. Начните с описательной статистики, такой как среднее арифметическое и стандартное отклонение (SD) для количественных переменных «BSQ pre-treatment», «BSQ post-treatment» и «Pre-post difference». Сначала глобально, затем с учетом каждой категории других переменных, включенных в исследование. Наконец, изучите распределение частот в категориальных промежуточных и контролируемых переменных.
   1. Для выполнения этого анализа выберите Меню анализ | Описательная статистика | Частоты и, после выхода, анализ | Описательная статистика | Описательный (рисунок 5). Чтобы указать описательную статистику количественных переменных для каждого условия категориальных переменных, выберите опцию Разделить файл в главном меню, а во всплывающем меню выберите категориальную переменную для анализа и выберите опцию «Организовать вывод по группам»; затем нажмите OK (рисунок 6).
   2. Повторите этот процесс для каждой категориальной переменной, рассмотренной в исследовании (экспериментальное состояние, время года, пол, семейное положение и место жительства).

Рисунок 5: Как проводить описательный анализ данных. Выберите | меню « Анализ» Описательная статистика | Частоты и, после выхода, анализ | Описательная статистика | Описательный. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 6: Как указать описательную статистику количественных переменных для каждого условия контролируемых номинальных промежуточных переменных. (1) Нажмите на иконку Split File ; (2) Выберите категориальную переменную для анализа и выберите опцию Организовать вывод по группам; (3) Нажмите на значок OK . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

3. Проведите парные выборки T-теста студента со статистическим программным комплексом для изучения изображения тела до и после участия в двух условиях (эффект между испытуемыми IV).
   1. С этой целью выберите Меню анализ | Сравнение средств | Парные образцы t-Test, и в диалоговом окне Парные образцы t-теста поместите BSQ предварительной обработкой и BSQ после обработки как переменные 1 и 2 (рисунок 7).
   2. Для указания парных образцов t-тест студента по каждой категориальной переменной (экспериментальное состояние, пол, семейное положение, время года и место жительства) в главном меню выберите опцию Split File , а во всплывающем меню выберите категориальную переменную для анализа и выберите опцию 'Организовать вывод по группам' и нажмите ok (рисунок 6).
   3. Повторите этот процесс перед каждым анализом для каждой номинальной переменной (время года, пол, семейное положение и место жительства).

Рисунок 7: Как провести парные образцы Студенческий t-Test анализ. (1) Выберите Analyze Menu | Сравнение средств | Парные образцы t-Test; (2) поместить предварительную обработку BSQ и постобработку BSQ в качестве переменных 1 и 2; (3) Нажмите на значок OK . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

4. Проведите односторонний анализ ANOVA с помощью пакета статистического программного обеспечения, чтобы увидеть эффект каждой программы (эффект межгруппы IV), пол, статус отношений, время года и место жительства.
   1. С этой целью выберите Меню анализ | Сравнение средств | Односторонняя ANOVA (рисунок 8) и в диалоговом окне One-Way ANOVA поместите переменные BSQ pre-treatment, BSQ post-treatment и pre-post difference в Dependent List и экспериментальную переменную состояния в качестве Фактора.
   2. Повторите этот процесс для каждой из номинальных переменных (экспериментальное состояние, пол, статус отношений, время года и место жительства). Результат показывает статистическую значимость предварительной обработки BSQ, постобработки BSQ и разницы до поста как дискретной количественной переменной путем сравнения средств с распределением F Snedecor (не учитывая равенство дисперсий).

Рисунок 8: Как провести односторонний анализ ANOVA. (1) Выберите Analyze Menu | Сравнение средств | Односторонняя ANOVA; (2) поместить переменные BSQ до обработки, BSQ после обработки и разницу до поста в Зависимый список, а также переменную экспериментального состояния в качестве Фактора; (3) Нажмите на значок OK . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

5. Проведение анализа повторных измерений ANOVA с помощью статистического программного пакета с использованием статистики Tabletai's Trace и Wilks' Lambda, поскольку они предлагают противоположные и взаимодополняющие результаты межгруппового эффекта независимых переменных.
   1. С этой целью выберите Меню анализ | Общая линейная модель | Повторяющиеся меры и в диалоговом окне Повторяющиеся меры присвойте имя в поле Имя фактора внутри субъекта (например, PRE-POST), поставьте «2» в поле Количество уровней , а в поле Имя меры поставьте BSQ. Наконец, нажмите на значок 'Define', чтобы переключиться в поле выбора переменной (рисунок 9).
   2. В этом всплывающем меню выберите предварительные и пост-меры теста BSQ как переменные внутри субъектов, экспериментальное условие как фактор (факторы) между субъектами и все социально-демографические переменные (время года, пол, возраст, семейное положение и среда проживания) в качестве ковариатов.
   3. Перед получением результата анализа нажмите на Модель и выберите «Полный факториал»; затем перейдите в «Параметры» и выберите «Оценки размера эффекта» (см. рисунок 10). Наконец, повторите весь процесс, но вместо выбора «Полный факториал» в Модели выберите опцию «Построить пользовательские термины», объединив переменную «Условие» со всеми социально-демографическими переменными (время года, пол, возраст, семейное положение и среда проживания), используя для этой цели значок «По *».

Рисунок 9: Как настроить анализ повторных измерений ANOVA. (1) Выберите Analyze Menu | Общая линейная модель | Повторные меры; (2) Назначьте имя в поле Имя внутритематического фактора ; (3) Поставьте «2» в поле « Количество уровней » и нажмите на значок «Добавить »; (4) Поместите BSQ в поле «Имя меры» и нажмите на значок «Добавить »; (5) Нажмите на значок Определить . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 10: Как выбрать переменные для проведения анализа повторных измерений ANOVA. Выберите предварительные и постмеры теста BSQ как переменные внутри субъектов и экспериментальное условие как фактор (факторы) между субъектами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Результаты

Экспериментальное исследование проводилось по смешанному дизайну, с промежуточными измерениями (экспериментальная и контрольная группы) и повторными измерениями до и после лечения.

Программа IMAGINA от Sánchez-Cabrero (2012)²⁶ была выбрана в качестве экспериментальной...

Обсуждение

Эта экспериментальная работа поддерживает положительные последствия участия в программе удовлетворенности телом у пожилых людей путем изучения значений удовлетворенности до и после вмешательства и сравнения экспериментальных и неэкспериментальных групп. Кроме того, контроль друг?...

Материалы

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