Food Addiction and its Contribution to Metabolic Syndrome: A Review of Biological Pathways and Epidemiological Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MetS), a significant obstacle to public health, characterized by a constellation of metabolic abnormalities such as insulin resistance, hypertension, dyslipidemia, and abdominal obesity. High economic burden to the health service of metabolic syndrome was reported. As a contributing factor to metabolic syndrome, the concept of food addiction is receiving more attention. Food addiction is linked to changes in reward system and dopamine signaling, especially within the mesolimbic reward circuit. Highly palatable foods that are high in sugar, fat, and sodium stimulate dopamine receptors similarly to addictive drugs, which reinforces compulsive eating habits. Prolonged exposure to the mentioned foods causes neuro-adaptive changes that reduce satiety signals and encourage overeating, leading to central obesity and ultimately metabolic syndrome. Although excessive caloric intake could be a behavioral problem, food addiction shares neurobiological pathways with substance use disorders. In addition to body weight, factors influencing by food addiction such as reward pathways, hormonal imbalances, dysbiosis, systemic inflammation and oxidative stress, and genetic factors play a role in the relationship between food addiction and metabolic syndrome. This narrative review explores the mechanisms connecting food addiction to metabolic syndrome and addresses epidemiological patterns that highlight its importance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».