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Enregistrement W7117576565 · doi:10.1159/000549335

Urge to Eat and Body Mass Index: Exploring the Association with Diffuse and Defined Emotions

2025· article· en· W7117576565 sur OpenAlexaff
Géraldine Vitellius, Aude-Marie Foucaut, Sabrina Julien-Sweerts, Rémi Gagnayre, Éric Bertin

Notice bibliographique

RevueObesity Facts · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)Body mass indexObesityMEDLINEYoung adultPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Emotional eating is more common in individuals with obesity and is a predictor of increased body mass index (BMI). This study aimed to identify the types of emotions associated with the urge to eat in subjects with varying BMI levels. METHODS: Adult participants were recruited as part of a validity study for a new questionnaire designed to assess an individual's relationship with their body. The emotional eating scale of the Dutch Eating Behavior Questionnaire (DEBQ), as well as questions on past and current eating disorders, body weight status and history, health, and sociodemographic data, were assessed through an online questionnaire. RESULTS: Six hundred participants were included, comprising 80.5% women. A total of 27.0% were living with overweight and 21.2% with obesity. The urge to eat was significantly more frequent in response to diffuse emotions than to defined emotions, independent of sex and BMI level. The frequency of emotional eating was positively associated with BMI for all emotions explored by the DEBQ. The defined emotion "depressed/discouraged" induced an urge to eat more often in individuals with obesity. "Feeling abandoned" was the diffuse emotion most associated with obesity (53.5% of subjects with obesity ate often or very often versus 28.6% of subjects with normal weight). CONCLUSION: This study highlights the need to explore diffuse emotions in subjects with obesity. .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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