https://www.sciencerepository.org/hpa-axis-functioning-and-food-addiction-among-individuals-suffering-from-severe-obesity-and-awaiting-bariatric-surgery_PDR-2019-3-103
Notice bibliographique
Résumé
Similarities have been observed between substance dependence and overconsumption of food, leading to the development of the food addiction (FA) concept. While psychological markers of FA have often been documented, data on physiological markers remains scarce. This study aimed to investigate HPA-axis functioning through cortisol awakening response (CAR) in relation to FA among bariatric candidates. We hypothesized that participants presenting high FA symptomatology would present a blunted CAR when compared to participants presenting low FA symptomatology and that significant associations between CAR and eating behaviors would be observed within both groups. The final sample comprised 40 participants, who were invited to complete questionnaires and provide saliva samples upon awakening (T0, T15, and T30). Results from the two-way ANOVA with repeated measures showed a non-significant “time x group” interaction, indicating that CAR did not differ between groups. Moreover, results from correlational analyses showed different patterns of associations between CAR and eating behaviors within each group; further analyses showed that the relationship between CAR and food cravings triggered by cues in the environment was significantly moderated by FA symptomatology, as higher CAR was related to lower cue-triggered food cravings only in individuals presenting low FA symptomatology. While these findings do not support the presence of HPA-axis functioning differences in relation to FA, they suggest that the association of CAR with eating behaviors may depend on whether or not addictive tendencies are present. Further investigation of the association between CAR and eating behaviors in the context of FA will thus be essential.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,627 | 0,428 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».