Food Addiction: Its Prevalence and Significant Association with Obesity in the General Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 'Food addiction' shares a similar neurobiological and behavioral framework with substance addiction. However whether, and to what degree, 'food addiction' contributes to obesity in the general population is unknown. OBJECTIVES: to assess 1) the prevalence of 'food addiction' in the Newfoundland population; 2) if clinical symptom counts of 'food addiction' were significantly correlated with the body composition measurements; 3) if food addicts were significantly more obese than controls, and 4) if macronutrient intakes are associated with 'food addiction'. DESIGN: A total of 652 adults (415 women, 237 men) recruited from the general population participated in this study. Obesity was evaluated by Body Mass Index (BMI) and Body Fat percentage measured by dual-energy X-ray absorptiometry. 'Food addiction' was assessed using the Yale Food Addiction Scale and macronutrient intake was determined from the Willet Food Frequency Questionnaire. RESULTS: The prevalence of 'food addiction' was 5.4% (6.7% in females and 3.0% in males) and increased with obesity status. The clinical symptom counts of 'food addiction' were positively correlated with all body composition measurements across the entire sample (p<0.001). Obesity measurements were significantly higher in food addicts than controls; Food addicts were 11.7 (kg) heavier, 4.6 BMI units higher, and had 8.2% more body fat and 8.5% more trunk fat. Furthermore, food addicts consumed more calories from fat and protein compared with controls. CONCLUSION: Our results demonstrated that 'food addiction' contributes to severity of obesity and body composition measurements from normal weight to obese individuals in the general population with higher rate in women as compared to men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».