Disentangling inhibition toward food and non-food stimuli across two hunger levels: An fNIRS study
Notice bibliographique
Résumé
While individuals tend to display poorer inhibitory control toward food-related than neutral stimuli, it is unclear whether this challenge is specific to food or extends to other pleasant stimuli. Uncertainty also remains regarding the general impact of hunger on inhibition. To address these questions, we used a within-subjects design whereby 44 healthy adults completed two go/no-go tasks including no-go images of highly palatable foods and no-go images of animals matched for valence and physical properties. Both tasks were completed one week apart in either a fed or a fasted state. Prefrontal cortex activity was measured using functional near-infrared spectroscopy. Poorer behavioral inhibition was observed when participants needed to withhold their response to images of food compared to animals, regardless of hunger state. In addition, more commission errors were made in the fasted compared to the fed condition, regardless of the type of image to avoid responding to. Responses to go trials were slower when these trials were interspersed with food compared to animal no-go trials. However, hunger did not influence go response time. Greater activation was observed in the dorsolateral prefrontal cortex during blocks of trials with (vs. without) no-go images, but brain activity did not differ according to the type of no-go image. The effect of hunger on prefrontal brain activity was also not significant. Exploratory correlations showed that food-related inhibition deficits were positively related to self-reported impulsivity, but unrelated to body mass index. This study suggests that even among healthy adults, food-related inhibitory control may have a unique behavioral signature beyond general inhibition toward pleasant stimuli. Hunger also exerts an independent influence on general inhibitory capabilities, highlighting the importance of carefully controlling hunger levels in inhibition studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».