Test of a biobehavioral model linking weight suppression to binge-eating severity via leptin and glucagon-like peptide 1 in bulimia nervosa and related syndromes in women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Weight suppression represents the difference between highest and current body weight and predicts maintenance of bulimia nervosa and related syndromes (BN-S). This study tested a biobehavioral model of binge-eating severity in which greater weight suppression links to reduced leptin, which links to reduced glucagon-like peptide 1 (GLP-1) release, which links to both decreased reward satiation and increased reward valuation, which link, respectively, to excessive food intake and loss of control while eating – the defining features of DSM-5 binge-eating episodes. Methods Women ( N = 399) who met DSM-5 criteria for bulimia nervosa or another eating disorder with binge eating ( n = 321) or had no lifetime eating disorder symptoms ( n = 78) participated in a multi-visit protocol, including structured clinical interviews, height, weight, weight history, percent body fat, fasting leptin, post-prandial GLP-1 response to a fixed meal, and self-report and behavioral assessments of food reward satiation ( ad lib meal) and food and nonfood reward valuation (progressive ratio tasks). Results A structural equation model (SEM) demonstrated excellent fit to data with significant pathways from greater weight suppression to lower leptin, to blunted GLP-1 response, to lower reward satiation, to larger eating/binge-eating episode size, with significant indirect paths through leptin, GLP-1, and reward satiation. SEM with paths via reward valuation to loss of control eating demonstrated inadequate fit. Conclusions Findings specifically link reduced GLP-1 response to severity of binge-episode size and support weight history assessment in eating disorders, DSM-5 over ICD-11 criteria for binge eating, and may inform future clinical trials of GLP-1 agonists for BN-S.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».