A Psycho-Genetic Study of Hedonic Responsiveness in Relation to “Food Addiction”
Notice bibliographique
Résumé
While food addiction has no formally-recognized definition, it is typically operationalized according to the diagnostic principles established by the Yale Food Addiction Scale-an inventory based on the symptom criteria for substance dependence in the DSM-IV. Currently, there is little biologically-based research investigating the risk factors for food addiction. What does exist has focused almost exclusively on dopaminergic reward pathways in the brain. While brain opioid signaling has also been strongly implicated in the control of food intake, there is no research examining this neural circuitry in the association with food addiction. The purpose of the study was therefore to test a model predicting that a stronger activation potential of opioid circuitry-as indicated by the functional A118G marker of the mu-opioid receptor gene-would serve as an indirect risk factor for food addiction via a heightened hedonic responsiveness to palatable food. Results confirmed these relationships. In addition, our findings that the food-addiction group had significantly higher levels of hedonic responsiveness to food suggests that this bio-behavioral trait may foster a proneness to overeating, to episodes of binge eating, and ultimately to a compulsive and addictive pattern of food intake.
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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 ».