The Relationship between Psychological Stress and Anthropometric, Biological Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Challenges and threats to global security and the growing demands of today’s society lead to significantly increased exposure to stress. Stress can negatively affect numerous physiological processes, including metabolic changes. An unhealthy lifestyle might intensify this disruption. The aim of the systematic review was to establish the effect of psychological stress on metabolic and anthropometric factors in healthy individuals. Materials and Methods: The study was conducted according to the PRISMA guidelines; and the risk of bias (ROB) assessment was based on the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). A literature search of the MEDLINE/PubMed database was conducted using specific search terms. Results: We identified 32 articles meeting the inclusion criteria for the review with the different experimental designs and aims. Most of the papers were at high ROB. The included studies were conducted in groups of adults and children/teenagers. The most-often-applied tool to measure stress severity was the Perceived Stress Scale (PSS). Twenty-two studies analyzed the connection between stress and body composition, and bioimpedance analysis (BIA) was the most often used method. For biological parameters, the most frequently analyzed was cortisol (n = 9). The other examined factors included glucose, insulin, parameters related to food intake regulation, carbohydrates, lipid metabolism, inflammation, and oxidative stress. The included studies were incompliance in relation to the assessment method and type of assessed biological fluids. Conclusions: The vast majority of studies do not support the effect of chronic distress on anthropometric measurements and biological markers levels. However, many of them suggest adverse, synergistic effects of unhealthy lifestyle patterns and the stress on the examined variables. Further experiments should implement a similar and repeatable methodology.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».