Olfactory Capacity and Obesity in Chilean Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood obesity is a global issue, influenced by energy-dense foods and powerful cues that affect brain areas regulating food intake. The olfactory system, linked to food preferences and consumption, is inversely related to body mass index. However, no studies have assessed the possible effect of eating behavior traits on the relationship between olfactory capacity and obesity. OBJECTIVES: The aim of this study was to examine whether olfactory capacity, eating behavior traits, and body mass index are associated with obesity in adolescents. METHODS: An analysis of 204 Chilean adolescents was undertaken in a cross-sectional study. The proportion of participants with normal weight was found to be 39.2%, that of overweight was 25.9%, and that of obesity was 34.8%. Anthropometric measurements (weight, height, BMI Z-score), eating behavior, and olfactory capacity were evaluated. The Child Eating Behavior Questionnaire (CEBQ) and Food Reinforcement Value Questionnaire (FRVQ) were used to assess eating behavior. The Sniffing sticks test was used to assess olfactory capacity. RESULTS: = 0.01). No gender differences were found in olfactory threshold, discrimination, identification, or TDI (threshold-discrimination-identification) scores, nor nutritional status. Stratified analysis revealed that girls with obesity had significantly lower odor discrimination capacity compared to those with normal weight. CONCLUSIONS: the study highlights a potential link between olfactory function and obesity, with obese girls showing reduced odor discrimination compared to normal-weight girls. Further research is needed to explore these mechanisms and their implications for targeted obesity interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».