Impulsivity influences food intake in women with generalized anxiety disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Eating behavior is affected by psychological and neurocognitive factors. However, little is known about this relationship in anxious patients. Our aim was to investigate the associations between impulsivity, inhibitory control, energy-dense food consumption, and body mass index (BMI) in women with generalized anxiety disorder (GAD). METHODS: In this cross-sectional study, 51 adult females with GAD answered the Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11) and participated in a go/no-go task using food images. Anthropometric measurements were evaluated. A food frequency questionnaire and a snack test were used to study eating behavior. Pearson correlation and multiple linear regression were performed to analyze the variables of interest, adjusted by age. RESULTS: Impulsivity predicted intake of sugar (p = 0.016, 95%CI 0.67-6.05), total fat (p = 0.007, 95%CI 0.62-3.71), and saturated fat (p = 0.004, 95%CI 0.30-1.48). The snack test showed a positive correlation between presence of impulsivity and intake of biscuits (R = 0.296; p = 0.051). Response inhibition to food images in the go/no-go task paradigm did not predict BMI or food intake. CONCLUSION: Impulsivity was predictive of higher sugar and saturated fat intake in women diagnosed with GAD. Our findings add to the literature regarding the association between neuropsychological factors and food consumption in this specific population.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».