Food Addiction and Binge Eating Disorder in Relation to Dietary Patterns and Anthropometric Measurements: A Descriptive-Analytic Cross-Sectional Study in Iranian Adults with Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is associated with maladaptive eating behaviors, including food addiction (FA) and binge eating disorder (BED). However, the key factors influencing the development of maladaptive eating behaviors remain unknown. Adherence to specified dietary patterns has been suspected of making indirect impacts. This study investigates the association of FA and BED with dietary patterns and anthropometric measurements among 400 Iranian adults (aged 18–60; 66.25% women) living with obesity (body mass index [BMI] ≥ 30 kg/m2). The Binge Eating Scale and Yale Food Addiction Scale were used to measure BED and FA. A validated 147-item semi-quantitative food frequency questionnaire underwent principal component analysis and identified three major dietary patterns: mixed, unhealthy, and healthy dietary pattern. After adjusting for confounders, higher adherence to unhealthy dietary patterns was associated with an increased risk of FA, while higher adherence to healthy dietary patterns was associated with a lower risk of FA. Also, those within obesity class III had a significantly higher risk of FA and BED than those in obesity class I. This study suggests that adherence to an unhealthy dietary pattern may be associated with a higher risk of FA. It also highlights the link between higher BMI and maladaptive eating behaviors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».