The prognostic role of food addiction for weight loss treatment outcomes in individuals with overweight and obesity: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Food addiction (FA) could be a potential prognostic factor of weight loss intervention outcomes. This systematic review with meta‐analysis aimed to (1) estimate this prognostic effect of FA diagnosis and symptom count in individuals with overweight or obesity and (2) explore potential sources of heterogeneity based on properties of the weight loss intervention, study, and sample (e.g., age, gender, ethnicity). We searched PubMed, PsycINFO, and Web of Science for studies reporting on associations between pre‐intervention FA (assessed with the Yale Food Addiction Scale) and weight outcomes after weight loss intervention in individuals with overweight or obesity without a medically diagnosed eating disorder. Twenty‐five studies met inclusion criteria, including 4904 individuals (71% women, M age = 41 years, BMI = 40.82 kg/m 2 ), k = 18 correlations of weight loss with FA symptom count, and k = 21 mean differences between FA diagnosis groups. Pooled estimates of random‐effects meta‐analyses found limited support for a detrimental effect of FA symptom count and diagnosis on weight loss intervention outcomes. Negative associations with FA increased for behavioral weight loss interventions and among more ethnically diverse samples. More research on the interaction of FA with pre‐existing mental health problems and environmental factors is needed.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».