Central Hemodynamic and Thermoregulatory Responses to Food Intake as Potential Biomarkers for Eating Detection: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diet-related diseases, such as type 2 diabetes, require strict dietary management to slow down disease progression and call for innovative management strategies. Conventional diet monitoring places a significant memory burden on patients, who may not accurately remember details of their meals and thus frequently falls short in preventing disease progression. Recent advances in sensor and computational technologies have sparked interest in developing eating detection platforms. OBJECTIVE: This review investigates central hemodynamic and thermoregulatory responses as potential biomarkers for eating detection. METHODS: We searched peer-reviewed literature indexed in PubMed, Web of Science, and Scopus on June 20, 2022, with no date limits. We also conducted manual searches in the same databases until April 21, 2024. We included English-language papers demonstrating the impact of eating on central hemodynamics and thermoregulation in healthy individuals. To evaluate the overall study quality and assess the risk of bias, we designed a customized tool inspired by the Cochrane assessment framework. This tool has 4 categories: high, medium, low, and very low. A total of 2 independent reviewers conducted title and abstract screening, full-text review, and study quality and risk of bias analysis. In instances of disagreement between the 2 reviewers, a third reviewer served as an adjudicator. RESULTS: Our search retrieved 11,450 studies, and 25 met our inclusion criteria. Among the 25 included studies, 32% (8/25) were classified as high quality, 52% (13/25) as medium quality, and 16% (4/25) as low quality. Furthermore, we found no evidence of publication bias in any of the included studies. A consistent postprandial increase in heart rate, cardiac output, and stroke volume was observed in at least 95% (heart rate: 19/19, cardiac output: 18/19, stroke volume: 11/11) of the studies that investigated these variables' responses to eating. Specifically, cardiac output increased by 9%-100%, stroke volume by 18%-41%, and heart rate by 6%-21% across these studies. These changes were statistically significant (P<.05). In contrast, the 8 studies that investigated postprandial thermoregulatory effects displayed grossly inconsistent results, showing wide variations in response with no clear patterns of change, indicating a high degree of variability among these studies. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that central hemodynamic responses, particularly heart rate, hold promise for wearable-based eating detection, as cardiac output and stroke volume cannot be measured by any currently available noninvasive medical or consumer-grade wearables. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022360600; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=360600.
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 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 | 0,014 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».