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Enregistrement W3101271039 · doi:10.1101/348821

Relationship between impulsivity, uncontrolled eating and body mass index: a hierarchical model

2018· preprint· en· W3101271039 sur OpenAlexafffund
Isabel García‐García, Selin Neseliler, Filip Morys, Mahsa Dadar, Yvonne Yau, Stephanie G. Scala, Yashar Zeighami, Natalie Sun, D. Louis Collins, Uku Vainik, Alain Dagher

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImpulsivityPsychologyBody mass indexObesityOvereatingWeight gainMiddle frontal gyrusLongitudinal studyStroop effectClinical psychologyBody weightPsychiatryMedicineInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Impulsivity increases the risk for obesity and weight gain. However, the precise role of impulsivity in the aetiology of overeating behavior and obesity is currently unknown. Here we examined the relationships between personality-related measures of impulsivity, Uncontrolled Eating, BMI, and longitudinal weight changes. Additionally, we analyzed the associations between general impulsivity domains and brain cortical thickness to elucidate brain vulnerability factors related to weight gain. Methods Students in their first year of university - a risky period for weight gain - completed questionnaire measures of impulsivity and eating behavior at the beginning (N = 2318) of the school year. We also collected their weight at the end of the term (N = 1197). Impulsivity was divided into factors stress reactivity, reward sensitivity and lack of self-control. Using structural equation models, we tested the plausibility of a hierarchical relationship, in which impulsivity traits were associated with Uncontrolled Eating, which in turn predicted BMI and weight change. 71 participants underwent T1-weighted MRI to investigate the correlation between impulsivity and cortical thickness. Results Impulsivity traits showed positive correlations with Uncontrolled Eating. Higher scores in Uncontrolled Eating were in turn associated with higher BMI. None of the impulsivity-related measurements nor Uncontrolled Eating were correlated with longitudinal weight gain. Higher stress sensitivity was associated with increased cortical thickness in the superior temporal gyrus. Lack of self-control was positively associated with increased thickness in the superior medial frontal gyrus. Finally, higher reward sensitivity was associated with lower thickness in the inferior frontal gyrus. Conclusion The present study provides a comprehensive characterization of the relationships between different facets of impulsivity and obesity. We show that differences in impulsivity domains might be associated with BMI via Uncontrolled Eating. Our results might inform future clinical strategies aimed at fostering self-control abilities to prevent and/or treat unhealthy weight gain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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