A mechanistic staging model of reward processing alterations in individuals with binge‐type eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
Altered reward processing is thought to characterize binge-type eating disorders, but the exact nature of these alterations is unclear. A more fine-grained understanding of whether specific aspects of reward processing contribute to the development or maintenance of binge eating may point to new therapeutic targets and personalized treatments. The incentive sensitization theory of addiction proposes that repeated use of a substance increases the desire to approach a reward ('wanting') but not pleasure when consuming the reward ('liking'), suggesting that reward processes driving addiction change over time. We hypothesize that the same may be true for binge eating. Further, consistent with the maladaptive scaling hypothesis, reward processing may be heightened for multiple reinforcers in at-risk individuals but become tuned toward food once binge eating is initiated. In this article, we propose a mechanistic staging model of reward processing in binge-type eating disorders that synthesizes existing data and posits that alterations of reward processing depend on illness stage and reward type. We outline translational methods for testing key hypotheses and discuss clinical implications. Considering reward processing alterations in relation to illness stage has the potential to improve treatment outcomes by ensuring that the mechanisms targeted are personalized to the individual patient. PUBLIC SIGNIFICANCE: Individuals with binge-type eating disorders experience alterations in their desire for, and pleasure from, food. We believe that the exact nature of these alterations in reward processing change over the course of illness-from the at-risk state to an established illness. If true, treatments for binge-type eating disorders that target reward processing should be personalized to the illness stage of the patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».