Hormonal and Dietary Characteristics in Obese Human Subjects with and without Food Addiction
Notice bibliographique
Résumé
The concept of food addiction (FA) is a potentially important contributing factor to the development of obesity in the general population; however, little is known about the hormonal and dietary differences between obesity with and without FA. Therefore, the aim of our study was to explore potential biomarkers, including various hormones and neuropeptides, which regulate appetite and metabolism, and dietary components that could potentially differentiate obesity with and without FA. Of the 737 adults recruited from the general Newfoundland population, 58 food-addicted and non-food-addicted overweight/obese individuals (FAO, NFO) matched for age, sex, BMI and physical activity were selected. A total of 34 neuropeptides, gut hormones, pituitary polypeptide hormones and adipokines were measured in fasting serum. We found that the FAO group had lower levels of TSH, TNF-α and amylin, but higher levels of prolactin, as compared to NFO group. The total calorie intake (per kg body weight), the dietary intake of fat (per g/kg body weight, per BMI and per percentage of trunk fat) and the percent calorie intake from fat and carbohydrates (g/kg) was higher in the FAO group compared to the NFO group. The FAO subjects consumed more sugar, minerals (including sodium, potassium, calcium and selenium), fat and its components (such as saturated, monounsaturated and trans fat), omega 3 and 6, vitamin D and gamma-tocopherol compared to the NFO group. To our knowledge, this is the first study indicating possible differences in hormonal levels and micro-nutrient intakes between obese individuals classified with and without food addiction. The findings provide insights into the mechanisms by which FA could contribute to obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».