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Enregistrement W4381095249 · doi:10.2196/46550

Microtemporal Dynamics of Dietary Intake, Physical Activity, and Impulsivity in Adult Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Ecological Momentary Assessment Study Within Nutritional Psychiatry

2023· article· en· W4381095249 sur OpenAlexvenueno aff
Alea Ruf, Andreas B. Neubauer, Elena D. Koch, Ulrich Ebner‐Priemer, Andreas Reif, Silke Matura

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésImpulsivityAttention deficit hyperactivity disorderPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing attention is being paid to lifestyle factors, such as nutrition and physical activity (PA), as potential complementary treatment options in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Previous research indicates that sugar and saturated fat intake may be linked to increased impulsivity, a core symptom of ADHD, whereas protein intake and PA may be related to reduced impulsivity. However, most studies rely on cross-sectional data that lack microtemporal resolution and ecological validity, wherefore questions of microtemporal dynamics (eg, is the consumption of foods high in sugar associated with increased impulsivity within minutes or hours?) remain largely unanswered. Ecological momentary assessment (EMA) has the potential to bridge this gap. OBJECTIVE: This study is the first to apply EMA to assess microtemporal associations among macronutrient intake, PA, and state impulsivity in the daily life of adults with and without ADHD. METHODS: Over a 3-day period, participants reported state impulsivity 8 times per day (signal-contingent), recorded food and drink intake (event-contingent), and wore an accelerometer. Multilevel 2-part models were used to study the association among macronutrient intake, PA, and the probability to be impulsive as well as the intensity of impulsivity (ADHD: n=36; control: n=137). RESULTS: No association between macronutrient intake and state impulsivity was found. PA was not related to the intensity of impulsivity but to a higher probability to be impulsive (ADHD: β=-.09, 95% CI -0.14 to -0.04; control: β=-.03, 95% CI -0.05 to -0.01). No evidence was found that the combined intake of saturated fat and sugar amplified the increase in state impulsivity and that PA alleviated the positive association between sugar or fat intake and state impulsivity. CONCLUSIONS: Important methodological considerations are discussed that can contribute to the optimization of future EMA protocols. EMA research in the emerging field of nutritional psychiatry is still in its infancy; however, EMA is a highly promising and innovative approach as it offers insights into the microtemporal dynamics of psychiatric symptomology, dietary intake, and PA in daily life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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