Food addiction in a large community sample of Canadian adults: prevalence and relationship with obesity, body composition, quality of life and impulsivity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Parallels between the persistent overconsumption of food and addictive drugs have given rise to the notion of food addiction. In a large community sample of Canadian adults, the current study examined the prevalence of food addiction and its relationship with obesity, quality of life and multiple indicators of impulsivity. A secondary goal was to analyze differences between obese and non-obese individuals with and without food addiction. DESIGN: Cross-sectional in-person assessment. SETTING: Hamilton, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: A total of 1432 community adults (age = mean ± standard deviation = 38.93 ± 13.7; 42% male) recruited from the general community using print, bus and internet advertisements. MEASUREMENTS: Yale Food Addiction Scale 2.0, anthropometrics (including body mass index), body composition (e.g. body fat, muscle mass, body water), World Health Organization Quality of Life scale and impulsivity measures, including impulsive personality traits, delay discounting and behavioral inhibition. FINDINGS: The prevalence of food addiction was 9.3% and substantially below that of obesity (32.7%), although food addiction was significantly more common among obese individuals (18.5%, P < 0.001). Food addiction was associated with significantly lower quality of life in all domains (βs = -0.21 to -0.34, Ps < 0.001) and significantly higher impulsive personality traits, particularly negative and positive urgency (βs = 0.37 and 0.30, Ps < 0.001). Subgroup contrasts within both the obese and non-obese strata revealed that food addiction was associated with significantly lower quality of life in all domains (Ps < 0.001). Food addiction among non-obese individuals was also associated with higher body mass index (P < 0.001). CONCLUSION: In a general community sample, food addiction was present in slightly fewer than one in 10 individuals, approximately one-third the prevalence of obesity, but with twice the prevalence among obese individuals. Food addiction appears to be associated with substantively lower quality of life and elevations in impulsivity, particularly in deficits in emotional regulation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».