Cales alimentos poden ser adictivos? As funcións de procesamento, contido de graxa e carga glicêmica (2015)

figuras

 

Cita: Schulte EM, Avena NM, Gearhardt AN (2015) Que alimentos poden ser adictivos? Funcións de procesamento, contido en graxa e carga glicémica. PLOS ONE 10 (2): e0117959. doi: 10.1371 / journal.pone.0117959

Editor académico: Tiffany L. Weir, Universidade do Estado de Colorado, ESTADOS UNIDOS

Recibido: Setembro 30, 2014; Aceptada: Decembro 26, 2014; Publicado en: Febreiro 18, 2015

Copyright: © 2015 Schulte et al. Este é un artigo de acceso aberto distribuído baixo os termos do documento Licenza de recoñecemento de Creative Commons, o que permite o uso, distribución e reprodución sen restricións en calquera medio, sempre que se acredite o autor orixinal e a fonte

Dispoñibilidade de datos: Os autores confirman que todos os datos necesarios para replicar os resultados actuais están dispoñibles publicamente a través do repositorio de datos institucionais da Universidade de Michigan, Deep Blue (http://hdl.handle.net/2027.42/109750).

Financiamento: Este traballo contou co apoio do Instituto Nacional de Abuso de Drogas (NIDA) DA-03123 (NA); URL: http://www.drugabuse.gov. Os financiadores non tiñan ningún papel no deseño do estudo, na recollida e análise de datos, na decisión de publicar ou na preparación do manuscrito.

Intereses competidores: Os autores declararon que non existen intereses en competencia.

introdución

A prevalencia da obesidade nos Estados Unidos segue aumentando, con máis do 85% dos adultos que se ten por exceso de peso ou obesidade por 2030 [1]. Os custos asistenciais asociados á obesidade representan actualmente case o 10% do gasto nacional de asistencia sanitaria [2] e prevese que aumente ata o 15% nos próximos anos 15 [1]. Houbo pouco éxito na prevención de aumento de peso excesivo ou no desenvolvemento de tratamentos para a perda de peso que sexan efectivos a longo prazo [3]. Múltiples causas contribúen á epidemia de obesidade, como o aumento da inxestión de enerxía, a maior dispoñibilidade e facilidade para o acceso aos alimentos, tamaños de porcións maiores e diminución da actividade física [4-6]. Aínda que as causas da obesidade son multifactoriais, un factor contributivo potencial é a idea de que algúns alimentos poden ser capaces de desencadear unha resposta adictiva nalgúns individuos, o que pode levar a unha alimentación excesiva.

Gearhardt et al. [7] elaborou e validou a Yale Food Addiction Scale (YFAS), que usa criterios DSM-IV para a dependencia de substancias para cuantificar síntomas da alimentación tipo adictivo (ver Táboa 1). A "dependencia de alimentos" caracterízase por síntomas como a perda de control sobre o consumo, o uso continuado a pesar de consecuencias negativas e a incapacidade de reducir a pesar do desexo de facelo [8]. A alimentación similar á adicción asociouse cunha maior impulsividade e reactividade emocional, que están implicadas de xeito similar nos trastornos do consumo de substancias [9]. Así, a "dependencia de alimentos" pode compartir atributos de comportamento comúns con outros trastornos adictivos. Os estudos de neimagens tamén revelaron semellanzas biolóxicas en patróns de disfunción relacionada coa recompensa entre "adictos a alimentos" e individuos dependentes de substancias. Os individuos que avalan os síntomas da "adicción aos alimentos" presentan unha maior activación en rexións relacionadas coa recompensa (por exemplo, estriato, córtex orbitofrontal medial) en resposta a sinais de alimentos, de acordo con outros trastornos adictivos [10]. Ademais, maiores puntuacións no YFAS foron asociadas a un índice xenético composto de sinalización da dopamina [11]. Este perfil xenético multilocus estivo relacionado coa capacidade de sinalización da dopamina, que tamén pode ser un factor de risco para trastornos adictivos [12,13].

Descarga: 

• Ppt

  Diapositiva de PowerPoint

• PNG

  imaxe máis grande (72KB)

• TIFF

  imaxe orixinal (321KB)

Táboa 1. Aprobación de síntomas de YFAS no estudo un e dous.

doi: 10.1371 / journal.pone.0117959.t001

Ao igual que o termo "droga", que pode abarcar compostos adictivos (por exemplo, heroína) e non adictivos (por exemplo, aspirina), o termo "alimento" tamén é amplo e non se refire só a alimentos no seu estado natural (por exemplo, verduras), pero tamén aqueles con cantidades engadidas de graxa e / ou carbohidratos refinados (por exemplo, pastel) ou edulcorantes artificiais (por exemplo, refrixerantes). O termo "adicción aos alimentos" pódese perfeccionar porque é moi improbable que todos os alimentos poidan ser adictivos. A identificación dos alimentos ou atributos específicos de alimentos asociados a este tipo de alimentación patolóxica é esencial para un marco de adicción. Unha perspectiva de adicción posúe un efecto "persoa x substancia", onde a predisposición dun individuo para a adicción interactúa cun axente adictivo para producir un problema [14]. Sen exposición a unha sustancia adictiva, unha persoa vulnerable ao uso problemático non desenvolvería unha adicción [15]. Así, mentres que a evidencia suxire que pode haber coincidencias biolóxicas e de comportamento entre a "adicción aos alimentos" e os trastornos no consumo de substancias [16,17], o seguinte paso lóxico é examinar que alimentos específicos ou atributos alimentarios poden ser capaces de desencadear unha resposta adictiva.

As substancias adictivas raramente están no seu estado natural, pero foron alteradas ou procesadas de forma que aumenta o seu potencial de abuso. Por exemplo, as uvas son procesadas en viño e as amapolas refírense ao opio. Un proceso similar pode ocorrer dentro do noso subministro de alimentos. Hai alimentos que conteñen azucre naturalmente (por exemplo, froitas) ou alimentos que conteñen graxa naturalmente (por exemplo, noces). En particular, o azucre (ou carbohidratos refinados) e a graxa raramente ocorren nun mesmo alimento de xeito natural, pero moitos alimentos saborosos foron procesados ​​para ter cantidades artificialmente elevadas de ambos (por exemplo, bolo, pizza, chocolate). Ademais, no noso ambiente alimentario moderno, aumentou bastante a dispoñibilidade do que a miúdo se denomina "alimentos altamente procesados" ou dos alimentos elaborados dun xeito que aumenta a cantidade de hidratos de carbono refinados (é dicir, azucre, fariña branca) e / ou graxa na comida [18]. Aínda que a cociña ou a axitación son unha forma de procesamento, o estudo actual usa o termo "altamente procesado" para referirse a alimentos que foron deseñados para ser especialmente gratificantes mediante a adición de graxa e / ou carbohidratos refinados. Os alimentos que teñan outros ingredientes engadidos, como a fibra ou as vitaminas, non serían considerados "altamente procesados" pola definición actual, a non ser que o alimento tivese niveis engadidos de graxa e / ou carbohidratos refinados. É plausible que, como as drogas de abuso, estes alimentos altamente procesados ​​poidan ter máis probabilidades de desencadear respostas biolóxicas e de comportamento como as adictivas debido aos seus altos niveis de recompensa.

Nos trastornos no consumo de substancias, un dos resultados do procesamento de substancias adictivas adoita ser unha concentración máis elevada do axente adictivo [19]. Un aumento da potencia ou dose concentrada dun axente adictivo aumenta o potencial de abuso da sustancia. Por exemplo, a auga ten pouco potencial de abuso, mentres que a cervexa (que contén como media 5% de etanol) é máis probable que se abuse. En contraste, o licor duro contén unha maior dose de etanol (entre 20-75%) e é máis probable que estea relacionado con un uso problemático que a cervexa [20]. Do mesmo xeito, a adición de graxas e carbohidratos refinados (como o azucre) a alimentos altamente procesados ​​pode aumentar a "dose" destes ingredientes, máis alá do que se pode atopar nun alimento natural (como en froitas ou noces). Aumentar a "dose" destes ingredientes pode elevar o potencial de abuso destes alimentos dun xeito similar ás sustancias tradicionalmente adictivas.

Adicionalmente, as substancias adictivas son alteradas para aumentar a velocidade na que o axente adictivo é absorbido no torrente sanguíneo. Por exemplo, cando se mastiga unha folla de coca, considérase que ten pouco potencial adictivo [21]. Non obstante, unha vez procesado en dose concentrada con entrega rápida no sistema, convértese en cocaína, moi adictiva [22]. Do mesmo xeito, os alimentos altamente procesados, en comparación cos alimentos que se producen de forma natural, son máis propensos a inducir unha espiga de azucre no sangue. Isto é importante, porque hai un vínculo coñecido entre os niveis de glicosa e a activación das áreas do cerebro que están implicadas coa adicción [23]. Mentres que a carga glicémica dos alimentos (GL) e o índice glicémico (GI) son ambas as medidas da espiga do azucre no sangue [24-26], o estudo actual usa GL porque calcúlase non só coa magnitude da espiga do azucre no sangue senón tamén pola dose (gramos) de hidratos de carbono refinados. Moitos alimentos con alto contido en GL (por exemplo, pastel, pizza) foron altamente procesados ​​para aumentar a concentración de hidratos de carbono refinados, como a fariña branca e o azucre. Simultaneamente, a fibra, a proteína e a auga elimínanse do alimento, o que aumenta aínda máis a taxa de absorción dos hidratos de carbono no sistema. Por exemplo, o azucre nun alimento altamente altamente procesado e con alto GL, como unha barra de chocolate con leite, será absorbido máis rápido no sistema que os azucres naturais dun plátano (baixo GL). Isto débese a que o plátano non se procesa e, aínda que contén azucre, tamén ten fibra, proteína e auga, que frean a velocidade de que o azucre entra no torrente sanguíneo. Dado o noso coñecemento de substancias adictivas, pódese entón hipotetizar que o chocolate tería un maior potencial de abuso que o plátano. En resumo, parece que os alimentos altamente procesados ​​poden ser alterados dun xeito similar ás substancias adictivas para aumentar a potencia (dose) e a taxa de absorción [27].

Aínda que hai poucas evidencias dos humanos sobre o que os alimentos poden ser adictivos, os modelos animais suxiren que os alimentos altamente procesados ​​están asociados a unha alimentación tipo adictiva. As ratas con propensión a comerse cociñadas presentan un comportamento tipo adictivo en resposta a alimentos altamente procesados, como as galletas Oreo Double Stuf ou as xeadas, pero non ao seu chow típico [28,29]. As ratas mantidas nunha dieta de alimentos altamente procesados, como o pastel de quesos, presentan descenso no sistema de dopamina que tamén se produce como resposta a drogas de abuso [30]. Ademais, as ratas están motivadas a buscar alimentos altamente procesados ​​a pesar das consecuencias negativas (choque no pé), que é outra das características dunha adicción [31]. Polo tanto, polo menos nos modelos animais, o consumo excesivo de alimentos altamente procesados, pero non o chow estándar de rata, parece que produce algunhas características similares ás adictivas. Isto reforza a idea de que non todos os alimentos probablemente estean asociados igualmente a comportamentos alimentarios de tipo adictivo.

A investigación en animais tamén investigou se os atributos alimentarios normalmente se engaden a alimentos altamente procesados, como o azucre e a graxa, están particularmente implicados na "adicción aos alimentos". Nos animais, parece que o azucre pode estar máis asociado a comer coma o adictivo [32]. As ratas que teñen acceso intermitente ao azucre na súa dieta presentan unha serie de indicadores de adicción ao comportamento, como o consumo de lixo, a tolerancia e a sensibilización cruzada a outras drogas de abuso [33]. Cando se elimina o azucre da dieta ou cando se administra un antagonista de opiáceos, as ratas presentan signos de retirada semellante a opiáceos, como ansiedade, chat entre dentes e agresión [33-35]. A demostración de azucre aumentou a unión dos receptores mu-opioides [36] dun xeito similar ás drogas de abuso [37,38]. A aparición de sacarosa produce un aumento repetido de dopamina, en lugar da diminución gradual ao longo do tempo, o que é un distintivo das substancias adictivas [39,40]. Así, as probas biolóxicas e de comportamento nos modelos animais suxiren que o azucre pode ser un axente adictivo en alimentos altamente agradables.

Non obstante, as ratas que azucran o azucre non experimentan un aumento no peso corporal [38]. Así, a graxa tamén pode ser un importante atributo alimentario para comer coma as adictivas, pero mediante diferentes mecanismos. A utilización de alimentos ricos en graxa (por exemplo, acortamento) está asociada a un aumento do peso corporal pero pode non producir síntomas de abstinencia como os opiáceos [39]. Unha explicación é que a graxa pode alterar os efectos sobre o sistema opioide ou aumentar a palatabilidade dos alimentos [38,39]. Curiosamente, cando as ratas dependen de alimentos altamente procesados ​​ricos en azucre e graxa, experimentan cambios no sistema de dopamina similares aos fármacos de abuso, pero non presentan signos de retirada similar aos opiáceos [32]. Isto suxire que o azucre e a graxa poden desempeñar un papel importante, pero distinto, no potencial adictivo dos alimentos altamente procesados.

Pouco se sabe sobre como estas características dos alimentos poden producir unha alimentación tipo adictiva en humanos. Dados os descubrimentos en animais, os alimentos altamente procesados ​​poden ser máis propensos a ser consumidos de forma adictiva. Para drogas de abuso, o procesamento pode aumentar o potencial adictivo dunha sustancia (por exemplo, procesar uvas en viño) elevando a dose, ou concentración, do axente adictivo e axilizando a súa taxa de absorción ao torrente sanguíneo. Aplicando esta lóxica aos atributos alimentarios, pode que os hidratos de carbono refinados (por exemplo, azucre, fariña branca) e graxa son contribuíntes importantes para comer coma os adictivos. Non obstante, non se trata só da presenza destes nutrientes, xa que tamén aparecen nos alimentos que se producen de forma natural. Máis ben, o potencial adictivo dun alimento probablemente aumente se o alimento é altamente procesado para aumentar a cantidade, ou a dose, de graxa e / ou carbohidratos refinados e se os carbohidratos refinados son absorbidos no torrente sanguíneo rapidamente (alto GL). Un seguinte paso esencial na consideración da "dependencia de alimentos" é determinar que alimentos ou atributos alimentarios supoñen o maior risco no desenvolvemento de condutas alimentarias de tipo adictivo nos humanos.

A parte inicial do estudo actual é a primeira en examinar sistematicamente cales son os alimentos e os atributos alimentarios máis implicados na "adicción aos alimentos". En concreto, os participantes completan o YFAS, que examina os indicadores de comportamento da alimentación tipo adictivo e entón se lles pide que identifiquen con que alimentos son máis propensos a experimentar problemas, como se describe na YFAS, dun conxunto de alimentos 35 que varían en niveis de procesamento, graxa e GL. Estes atributos nutricionais de interese seleccionáronse en función da literatura de adiccións e das propiedades farmacocinéticas (por exemplo, dose, taxa de absorción) de drogas de abuso. Este enfoque permítenos clasificar os alimentos 35 entre os máis pequenos e os menos asociados a comportamentos alimentarios de tipo adictivo en función das respostas dos participantes. Ademais, a segunda parte do estudo actual examina cales son os atributos dos alimentos implicados na alimentación tipo adictivo, examinando o nivel de procesamento, GL e a cantidade de graxa dun alimento. Tamén empregamos un modelo lineal xerárquico para investigar se os atributos de alimentos (por exemplo, cantidade de graxa) están máis relacionados co comportamento alimentario tipo adictivo para certos individuos. En concreto, exploramos se o xénero, o índice de masa corporal (IMC) e a aprobación de síntomas no YFAS alteran a asociación entre os atributos dos alimentos e a alimentación similar á adicción. Por exemplo, o IMC pode estar asociado a unha ansia maior de alimentos ricos en graxa e sal, como o touciño e as patacas fritas [41]. Así, diferentes atributos alimentarios poden ser máis ou menos relevantes para a alimentación tipo adictiva en función das características do participante. En resumo, o estudo actual aborda unha brecha existente na literatura examinando que alimentos ou atributos alimentarios están implicados na "adicción aos alimentos" e explora se determinados atributos de alimentos son especialmente relevantes en función do xénero, IMC e o respaldo de condutas alimenticias como as adictivas. .

Estudo Un

Methods

Declaración de ética

O Consello de Revisión Institucional da Ciencias da Saúde e do Comportamento da Universidade de Michigan aprobou o estudo actual (HUM00082154) e obtivo o consentimento informado por escrito de todos os participantes.

os participantes

Entre os participantes incluíron estudantes de 120, que foron reclutados de folletos no campus ou a través da piscina de materias de psicoloxía introdutoria da Universidade de Michigan. Os participantes reclutados a través de folletos foron compensados ​​($ 20) e as persoas contratadas a través do grupo de asuntos de psicoloxía introdutoria recibiron crédito para o seu tempo. Os participantes estiveron entre 18 e 23 (media = 19.27 anos, SD = 1.27), o 67.5% foi feminino, o 72.5% o era o caucásico, o 19.2% o foi asiático / o Pacífico, o 5% o hispano, o 4.2% o afroamericano e o 2.4% o outro. O IMC oscilou entre o baixo peso e o obeso (media = 23.03, SD = 3.20).

Procedementos e medidas de avaliación

Os participantes completaron o YFAS [7], que é unha medida de auto-informe de ítems 25 que opera as condutas alimentarias de tipo adictivo baseándose nos criterios DSM-IV para a dependencia de substancias. As instrucións para YFAS indican que o participante pensa en alimentos ricos en graxas e / ou hidratos de carbono refinados cando len a frase “certos alimentos” nas preguntas. Por exemplo, unha pregunta afirma: "Co tempo, descubrín que necesito comer cada vez máis de certos alimentos para ter a sensación que quero, como as emocións negativas reducidas ou o maior pracer". O estudo actual tiña como obxectivo identificar que alimentos. probablemente se consumisen de forma adictiva. Para evitar o cebado, eliminamos o idioma nas instrucións de YFAS que dicían ás persoas que pensasen en alimentos ricos en graxas e / ou hidratos de carbono refinados e substituímoslle pola seguinte frase: “Cando as seguintes preguntas pregunten sobre“ certos alimentos ”, por favor. pensa en calquera comida coa que tiveches algún problema o ano pasado ".

A continuación, desenvolvemos unha tarefa de elección forzada, onde os participantes recibiron as seguintes instrucións: “O cuestionario anterior preguntaba sobre os problemas que poden ter as persoas con certos alimentos. Interésanos que os alimentos poidan ser máis problemáticos para vostede. Na seguinte tarefa, recibiráselle alimentos. Escolla o alimento co que ten máis probabilidades de ter problemas. Un exemplo do que entendemos por "problemas" é ter problemas para reducir o alimento ou perder o control sobre canto do alimento que come. Un exemplo do que non entendemos por "problemas" é a sensación de que non estás comendo bastante da comida ". Entón, os participantes recibiron dúas fotos de comida á vez, nun banco de alimentos total 35 e seleccionaron cal con quen tiñan máis probabilidades de experimentar "problemas", tal e como o describe YFAS. As imaxes dos alimentos ían acompañadas de texto que describía o elemento (por exemplo, galleta), e se certos alimentos se consumían habitualmente de múltiples formas que podían cambiar notablemente a súa información nutricional, usáronse indicadores para especificar o tipo de presentación de alimentos que se examina. Por exemplo, os pepinos consúmense habitualmente con inmersións vexetais que conteñan graxa engadida. Así, especificamos que nos interesaba a probabilidade de experimentar comportamentos alimentarios con pepinos non acompañados de mergullo. Ao finalizar a tarefa de elección forzada, cada comparación foi comparada con todos os demais alimentos. A continuación, os participantes informaron información demográfica (etnia, xénero, ano na escola e idade) e medíronse o último, a altura e o peso.

Conxunto de estímulos alimentarios

Os alimentos foron seleccionados sistematicamente para ter varios niveis de procesamento (os alimentos 18 foron clasificados como "altamente procesados", marcados pola adición de graxa e / ou contido en carbohidratos refinados (por exemplo, pastel, chocolate, pizza, patacas fritas), os alimentos 17 foron clasificados como "Non procesado" (por exemplo, plátano, cenorias, noces), graxa (M = 8.57g, SD = 9.18, rango = 0 – 30), sodio (M = 196.57mg, SD = 233.97, rango = 0 – 885), azucre (M = 7.40g, SD = 9.82, rango = 0 – 33), hidratos de carbono (M = 20.74g, SD = 16.09, rango = 0 – 56), GL (M = 10.31, SD = 9.07, rango = 0 – 29), fibra (fibra M = 1.69g, SD = 2.39, rango = 0 – 10), proteína (M = 7.89g, SD = 11.12, rango = 0 – 43) e carbohidratos netos (por exemplo gramos de carbohidratos menos gramos de fibra) (M = 19.09g, SD = 15.06, rango = 0 – 49) As correlacións entre os principais atributos nutricionais de interese foron: procesamento / graxa, r = 0.314, p > 0.05; procesamento / GL, r = 0.756, p <0.01; e graxa / GL, r = 0.239, p > 0.05. Debido á alta correlación entre procesamento e GL, non os incluímos simultaneamente en ningún modelo estatístico. Os produtos alimenticios encaixan aproximadamente en catro categorías: 1) rica en graxa e carbohidratos refinados / azucre (por exemplo, chocolate, patacas fritas), 2) rica en graxa pero non carbohidratos / azucre refinados (por exemplo, queixo, touciño), 3) rica en refinados hidratos de carbono / azucre pero non graxa (por exemplo, pretzels, refrescos), ou 4) baixa en graxa e carbohidratos / azucre refinados (por exemplo, brócoli, polo). Recolléronse datos nutricionais www.nutritiondata.com ou sitios web da compañía alimentaria e baseados no tamaño da porción estándar. As fotos foron adquiridas de fontes de comida dispoñibles dixitalmente e presentáronse durante a tarefa mediante o software E-Prime 2.0 [42]. Os alimentos eran mostrados de cor sobre un fondo branco e tiñan o mesmo tamaño.

Plan de análise de datos

Para cada alimento, o resultado foi a frecuencia pola que se seleccionou ese alimento como máis problemático, como o describe YFAS, que outros alimentos. Dado que se comparou cada alimento co resto de alimentos da tarefa, o número máximo de veces que un alimento puido ser reportado como 34 problemático. Así, canto máis problemático fose un alimento, maior é a probabilidade de que o número de frecuencias dos alimentos se achegase ou cheguase a 34.

Resultados e discusión

Os síntomas de YFAS oscilaron entre 0 e 6 (media = 1.85, SD = 1.33). Táboa 1 mostra a frecuencia coa que se aprobou cada síntoma de YFAS. O reconto de síntomas de YFAS asociouse con IMC (r = 0.211, p = 0.020), pero non xénero. Aínda que houbo unha asociación significativa do reconto de síntomas de YFAS co IMC, a asociación non era o suficientemente grande como para suscitar preocupacións sobre a multicollinearidade. Táboa 2 fornece o número medio de frecuencias e orde de clasificación dos alimentos 35. O nivel de procesamento parecía ser o atributo máis influínte por saber se un alimento se asociaba a comportamentos alimentarios problemáticos e adictivos. Por exemplo, os dez primeiros alimentos escollidos con máis frecuencia durante a tarefa foron altamente procesados, con cantidades engadidas de graxa e carbohidratos / azucre refinados (por exemplo, chocolate, pizza, bolo). Ademais, trece alimentos non procesados ​​compoñen o final da lista, o que significa que estes alimentos foron menos asociados a problemas descritos no YFAS.

Descarga: 

• Ppt

  Diapositiva de PowerPoint

• PNG

  imaxe máis grande (124KB)

• TIFF

  imaxe orixinal (634KB)

Táboa 2. Estudo Uno: reconto da frecuencia media da frecuencia coa que se seleccionou un alimento como problemático.¹

doi: 10.1371 / journal.pone.0117959.t002

Como hipotéticamente, os alimentos altamente procesados ​​(con adición de graxa e / ou hidratos de carbono refinados) parecen estar máis asociados a indicadores de comportamento da alimentación tipo adictivo. Para explorar isto máis, o estudo Two examinou que os alimentos están implicados na alimentación tipo adictivos nunha mostra máis representativa e diversa. Ademais, utilizamos unha variable de resultado que nos permitiu empregar un modelo lineal xerárquico [43] e explorar se as diferenzas individuais moderan os atributos alimentarios que foron reportados como problemáticos e vinculados a indicadores de comportamento da alimentación similar á adicción.

Estudo dous

Methods

Declaración de ética

O Consello de Revisión Institucional da Ciencias da Saúde e do Comportamento da Universidade de Michigan aprobou o estudo actual (HUM00089084) e obtivo o consentimento informado por escrito de todos os participantes.

os participantes

Un total de participantes de 398 foron contratados empregando o grupo de traballadores de Mechanical Turk (MTurk) de Amazon para completar un estudo sobre os comportamentos alimentarios e foron pagados (0.40 $) polo seu tempo, o que é unha compensación comparable para outros estudos usando MTurk [44]. Paolacci e Chandler [44] observou que aínda que a piscina de traballadores de MTurk non é representativa a nivel nacional, é diversa e pode substituír ou complementar mostras de conveniencia tradicionais. Os individuos quedaron excluídos da análise se informaban de información fóra de posibles límites (n = 1) (por exemplo, o peso de libras 900), por informar da idade fóra do noso rango 18-65 definido (n = 8), por omitir xénero (n = 3) ou por responder incorrectamente a "preguntas de captura" (n = 2), que intentou identificar ás persoas proporcionando respostas sen ler os temas da pregunta. Participantes (n = 384) envelleceu 18 a 64 (media = 31.14, SD = 9.61), 59.4% eran masculinos, 76.8% eran caucásicos, 12% eran asiáticos ou isleños do Pacífico, 8.9% afroamericanos, 6.5% hispanos e 2.8% outros. O IMC, calculado como se autoinformou de altura e peso, oscilou entre o baixo peso e o obeso (media = 26.95, SD = 6.21) e os síntomas de YFAS oscilaron entre 0 e 7 (media = 2.38, SD = 1.73). Táboa 1 mostra a frecuencia coa que se aprobou cada síntoma de YFAS. O reconto de síntomas de YFAS asociouse con IMC (r = 0.217, p <0.001) pero non sexo.

Procedementos e medidas de avaliación

Os participantes completaron a citada versión do YFAS, que non incluía información de preparación de alimentos, e recibíronse instrucións para unha versión adaptada da tarefa de elección forzada no estudo One. En lugar de compararse cada un co outro, solicitouse aos participantes que valorasen a probabilidade de que experimentasen problemas, como o describe YFAS, con cada un dos alimentos 35 nunha escala Likert de 1 (nada problemática) a 7 (extremadamente problemática). Tamén se recolleu información demográfica (etnia, xénero, ingresos e idade) e altura e peso que se autoinformaron.

Plan de análise de datos

Modelado lineal xerárquico con erros estándar robustos [43] utilizouse para analizar a relación entre as características nutricionais dos alimentos e as clasificacións de alimentos. Realizouse unha análise de regresión de dous niveis, consistente nas valoracións dos participantes de alimentos 35 no primeiro nivel, anidadas dentro dos participantes de 384 no nivel dous. Este enfoque analítico permitiu avaliar a 1) as influencias das características específicas dos alimentos sobre a clasificación que representan a probabilidade de que o alimento estivese asociado con indicadores de comportamento de comidas adictivas (no nivel 1) e 2) das influencias idiográficas das participantes específicas. características sobre a relación entre as características específicas dos alimentos e as clasificacións de alimentos (no segundo nivel).

Resultados

Táboa 3 fornece a clasificación media asignada a cada produto en orde clasificada. Os alimentos con clasificacións máis altas foron informados como máis problemáticos, como indican as condutas alimentarias de tipo adictivo descritas no YFAS. De acordo co Estudo One, alimentos altamente procesados ​​ou alimentos con cantidades engadidas de graxa e / ou hidratos de carbono refinados, foron máis asociados a condutas alimentarias de tipo adictivo. Nove dos dez alimentos na parte superior da lista eran altamente procesados ​​e altos tanto en graxas como en carbohidratos refinados. A gaseosa (non a dieta) foi a excepción, que é altamente procesada e rica en hidratos de carbono refinados, pero non graxa.

Descarga: 

• Ppt

  Diapositiva de PowerPoint

• PNG

  imaxe máis grande (120KB)

• TIFF

  imaxe orixinal (623KB)

Táboa 3. Segundo estudo: valoracións medias de alimentos baseadas na escala de Likert de punto 7 (1 = nada problemático, 7 = extremadamente problemático).¹

doi: 10.1371 / journal.pone.0117959.t003

Evaluación de alimentos e procesamento

Na ecuación de nivel un, a variable de procesamento codificada en maniquí (altamente procesada e sen procesar) especificouse como un efecto principal para a valoración de alimentos de cada participante.

Ecuación de nivel 1 para o procesamento como predicor da clasificación dun alimento:

A interceptación para a ecuación de nivel 1β₀) é interpretable como a clasificación de alimentos prevista polo modelo cando a variable de procesamento é cero, o que indica un alimento non procesado. Neste caso, o modelo prevé unha clasificación de 2.147 para un alimento sen procesar. A pendente parcial (β₀) indica o impacto que o nivel de procesamento ten na clasificación dun alimento. Neste modelo de nivel único, o valor de 0.689 para β₁ indicaría que a clasificación dun alimento aumenta en puntos 0.689 para un alimento moi procesado, en relación ao non procesado.

As probas de Chi-square revelaron unha variación significativa entre os participantes no parámetro de interceptación e utilización (procesamento) no primeiro nivel, χ²(383) = 2172.10 e 598.72 respectivamente, p <0.001. Isto significa que as características específicas dos participantes tiveron un efecto na asociación entre o nivel de procesamento dun alimento e as clasificacións dos alimentos. Así, realizáronse análises de nivel dous e ambos parámetros tratáronse como efectos aleatorios.

As ecuacións de nivel dous exploraron se emerxían predictores de variabilidade específicos dos participantes para os dous parámetros de nivel aleatorio. Examináronse os predictores específicos dos participantes do IMC (centrado), o reconto de síntomas de YFAS (centrado) e o xénero (codificado de maniquí). Intercepta as ecuacións de nivel dous (γ₀₀ γ₁₀) interprétanse como o valor medio de cada parámetro de nivel un para un participante con valores medios (ou cero se se codifica maniquí) en todos os predictores de nivel dous. Por exemplo, γ₁₀ significa o impacto medio do procesamento nas clasificacións de alimentos para un participante do sexo masculino (sexo = 0) do IMC medio e o número de síntomas. Ademais, as pendentes parciais en cada ecuación de nivel dous miden o impacto do procesamento nas cualificacións de alimentos asociadas a un aumento dunha unidade no predicto específico do participante de nivel dous. Por exemplo, γ₁₂ Interprétase como o cambio no impacto do procesamento que se produce por cada síntoma adicional avalado no YFAS, mantendo outros predictores de nivel dous nos seus valores medios.

Ecuacións de nivel dous para predictores específicos do participante de parámetros de nivel 1

A clasificación media dos alimentos γ₀₀ foi 2.241; o participante medio clasificou os alimentos non procesados ​​nunha media de 2.241 na escala Likert de 1 a 7. O exame dos interceptos do parámetro de uso suxeriu un efecto significativo do procesamento na valoración media dos alimentos do participante. O tamaño dos efectos calculouse mediante procedementos recomendados por Oishi e colegas [45]. O procesamento foi un gran predictor positivo para o grao en que un alimento foi denunciado como problemático e asociado a comportamentos alimentarios similares aos adictivos (γ₁₀ = 0.653, d = 1.444, p <0.001). A puntuación media dos alimentos dun participante altamente procesado foi 0.653 puntos superior á puntuación dun alimento sen procesar. Noutras palabras, o participante medio informou dunha valoración de 2.241 para os alimentos non procesados ​​e de 2.894 para os alimentos altamente procesados ​​(2.241 + 0.653). Así, o modelo suxire que os participantes informaron de máis indicadores de comportamento de comer adictivo con alimentos altamente procesados.

O reconto de síntomas de YFAS foi un predictor positivo entre moderado e grande para as clasificacións problemáticas de alimentos non procesados ​​ao controlar o IMC e o xénero (γ₀₁ = 0.157, d = 0.536, p <0.001). O xénero tamén xurdiu como un pequeno predictor positivo para saber se un alimento non procesado foi informado como problemático, e os homes informaron máis problemas cos alimentos non procesados ​​que as mulleres (γ₀₃ = -0.233, d = 0.236, p <0.022). Dous predictores específicos de variabilidade para os participantes xurdiron para o parámetro de primeiro nivel do procesamento. O IMC foi un pequeno predictor positivo para as valoracións dos alimentos de alimentos altamente procesados ​​ao controlar os efectos da sintomatoloxía e o xénero de YFAS (γ₁₂ = 0.012, d = 0.235, p = 0.023); Os aumentos do IMC foron asociados a niveis elevados de alimentos problemáticos para alimentos altamente procesados. Ademais, o reconto de síntomas de YFAS xurdiu como un predictor positivo de pequeno a moderado para o efecto do procesamento nas clasificacións de alimentos ao controlar o IMC e o xénero (γ₁₁ = 0.063, d = 0.324, p = 0.002); cada aumento unitario do número de síntomas asociouse cun aumento de 0.063 na cualificación de alimentos altamente procesados. Así, cando se informaron de clasificacións de alimentos con problemas de alimentación tipo adictivos, o nivel de procesamento foi particularmente importante para os individuos con IMC elevado e síntomas de alimentación tipo adictivo. Finalmente, o xénero non se asociaba significativamente ao parámetro nivel un do procesamento.

Clasificación de alimentos, graxa e GL

A continuación, examinamos que atributos adicionais dos alimentos aumentan a probabilidade de padecer problemas cun determinado alimento, segundo o especificado por YFAS. Para atenuar a multicolinealidade e obter máis información sobre as características alimentarias que máis se poden asociar á alimentación tipo adictivo, realizamos un segundo modelo que non incluíu o procesado. Con base na literatura sobre adiccións, este segundo modelo especificou a graxa e o GL como atributos alimentarios de interese, xa que ambos poden ter implicacións potenciais na dose e na taxa de absorción. En concreto, os alimentos altamente procesados ​​aumentan a dose (ou cantidade) de graxa e / ou carbohidratos refinados. Ademais, GL capta non só a dose de hidratos de carbono refinados, senón tamén a taxa en que son absorbidos no sistema. Así, estes atributos alimentarios parecen captar as posibles semellanzas farmacocinéticas entre alimentos altamente procesados ​​e drogas de abuso.

A ecuación de nivel un indicou dous efectos principais sobre a valoración alimentaria dos participantes do comportamento alimentario problemático e adictivo: graxa (centrada) e GL (centrada). A interceptación para a ecuación de nivel 1β₀) reflicte o modelo de clasificación de alimentos previsto para un alimento con graxas de graxa e GL medio. As pendentes parciaisβ₁ β₂) interprétanse como o impacto da graxa e do GL, respectivamente, nas clasificacións de alimentos.

Ecuación de nivel 1 para graxa e GL como predicor da clasificación dun alimento

As probas chi-cadradas revelaron unha variación significativa entre as clasificacións de alimentos que varían en GL, χ² (383) = 524.218, p <0.001, pero non gramos de graxa (χ² (383) = 404.791, p = 0.213). Polo tanto, só se examinaron os predictores específicos dos participantes do intercepto e GL. Os tres parámetros foron tratados como efectos aleatorios. O mesmo nivel de dous predictores (é dicir, síntomas de YFAS, IMC, xénero) ingresáronse neste modelo para examinar o cambio no impacto da GL nas clasificacións de alimentos en función das características específicas dos participantes.

Ecuacións de nivel dous para predictores específicos do participante de parámetros de nivel 1

Un participante con valores medios (ou cero se codificou maniquí) nos parámetros de nivel dous informou unha clasificación media de 2.62 para un produto con valores medios de graxa e GL (γ₀₀). O contido de graxa foi un gran predictor positivo da clasificación dun alimento (γ₁₀ = 0.025, d = 1.581, p <0.001), o que significa que a cualificación dun alimento de problemas de alimentación adictivos aumentou en 0.025 por cada aumento dunha unidade en gramos de graxa respecto ao valor medio. Noutras palabras, reportouse que os alimentos con alto contido de graxa estaban relacionados con problemas de alimentación adictivos. Aínda que se propuxo o sodio como outro importante contribuínte á alimentación adictiva, a multicolinearidade entre sodio e graxa impide que estas variables se coloquen no mesmo modelo (r = .623, p <0.001). Avaliamos a graxa e o sodio de forma independente e, aínda que ambos foron predictores significativos do nivel un, determinamos que a graxa tiña un efecto maior que o sodio (graxa: d = 1.853, p <0.001; sodio: d = 1.223, p <0.001). Así, a graxa utilizouse no segundo modelo.

GL tamén foi un gran predictor positivo das clasificacións de alimentos (γ₂₀ = 0.021, d = 0.923, p <0.001), o que indica que a cualificación dun alimento de comportamento problemático na alimentación aumentou en 0.021 por cada aumento dunha unidade de GL respecto á media. Ademais, descubrimos que o GL tiña un tamaño de efecto significativamente maior que o azucre ou os hidratos de carbono netos cando se introducía no noso segundo modelo con graxa (GL: d = 0.923; azucre: d = 0.814; hidratos de carbono netos: d = 0.657). Así, o GL que capta tanto a cantidade de hidratos de carbono refinados como a rapidez coa que son absorbidos polo sistema, parece estar particularmente asociado a unha alimentación problemática, tal e como define o YFAS.

O reconto de síntomas de YFAS foi un gran predictor positivo de clasificación de alimentos para un alimento con graxas de graxa media e GL, controlando os efectos do IMC e xénero (γ₀₁ = 0.180, d = 0.645, p <0.001) Un predictor de variabilidade específico para cada participante xurdiu para o parámetro nivel un de GL. O reconto de síntomas de YFAS foi un pequeno predictor positivo da clasificación dun alimento baseado en GL ao controlar o IMC e o xénero (γ₂₁ = 0.003, d = 0.297, p = 0.004); A cada unidade de aumento do respaldo á conta de síntomas asociouse un aumento de 0.003 na clasificación de alimentos para un alimento con GL promedio. Así, cando se informaba dun comportamento alimentario problemático, o GL foi particularmente importante para os individuos que presentaban síntomas dunha alimentación tipo adictiva. O xénero e o IMC non se asociaron significativamente á clasificación de alimentos asociados a GL.

Resumo

En resumo, o nivel de procesamento apareceu como un gran predictor positivo das valoracións alimentarias de comportamento alimentario problemático e adictivo. A sintomatoloxía de YFAS e o xénero (masculino) foron os predicidores de se un individuo informou de problemas cun alimento non procesado. Ademais, o reconto de síntomas de YFAS e IMC apareceron como predictores positivos para a asociación entre alimentos altamente procesados ​​e as clasificacións de comportamento alimentario problemático, como indicou o YFAS. Así, as persoas con índice de IMC e / ou síntomas de alimentación tipo adictivo eran máis propensas a informar que experimentaron comportamentos de tipo adictivo a alimentos altamente procesados. Ademais, a graxa e o GL foron predictores significativos da clasificación problemática dos alimentos. O número de síntomas de YFAS xurdiu como un predictor positivo para a clasificación de alimentos para o "promedio" dos alimentos con gramos medios de graxa e valores de GL. Finalmente, GL foi especialmente predictivo de clasificacións de alimentos problemáticas para individuos con un elevado número de síntomas de YFAS, o que significa que as persoas que avalan condutas alimenticias como as adictivas eran especialmente propensas a informar sobre problemas con alimentos con alto contido en GL.

Conversa

A pesar de que a evidencia de "dependencia de alimentos" segue crecendo, aínda non hai estudos anteriores que examinaron que alimentos ou atributos alimentarios están implicados na alimentación similar á adicción. A identificación dun perfil potencialmente adictivo en certos alimentos é importante para mellorar a comprensión da construción da "adicción aos alimentos" e para informar sobre as iniciativas de educación para a saúde pública e as políticas de alimentación [46-48].

Nunha mostra de estudantes previos, observamos que os alimentos altamente procesados ​​con niveis engadidos de graxa e / ou hidratos de carbono refinados (como a fariña branca e o azucre), probablemente estivesen asociados a condutas alimentarias de tipo adictivo. Adicionalmente, hipotetizamos que os gramos de graxa e GL dun alimento tamén poden ser preditivos, baseados na farmacocinética de substancias adictivas (por exemplo, dose, taxa de absorción rápida). Isto examinouse empregando unha mostra de participantes máis diversa no estudo Two, que de feito atopou procesamento, graxa e GL para ser predicidoras de se un alimento estaba asociado a un comportamento alimentario problemático, adictivo, como o describe YFAS. Ademais, as persoas con elevado índice de síndrome de IMC e / ou YFAS reportaron maiores dificultades con alimentos altamente procesados ​​e os homes indicaron que os alimentos non procesados ​​(por exemplo, bistec, noces, queixo) eran máis problemáticos que as mulleres. A pesar de que os comedores adictivos denunciaron problemas máis en xeral, o GL elevado era especialmente indicativo de se un alimento estaba asociado a comportamentos alimentarios de tipo adictivo para os participantes que avalaban síntomas de "dependencia de alimentos". Non hai diferenzas individuais significativas para a relación entre a cantidade de graxa. e se un alimento estaba relacionado con comer problemático e adictivo.

Características específicas dos alimentos

Procesamento

A elaboración parece ser un factor esencial para distinguir se un alimento está asociado a indicadores de comportamento da alimentación tipo adictiva. Os alimentos altamente procesados ​​son alterados para resultar especialmente gratificantes grazas á adición de graxas e / ou carbohidratos refinados (como a fariña branca e o azucre). Aínda que a cociña ou a axitación é unha forma de procesamento, os alimentos que se cociñaron ou se axitaron pero non conteñen graxa engadida e / ou carbohidratos refinados (por exemplo bisté) non se clasifican como altamente procesados ​​no estudo actual. Os resultados actuais apoian e amplían a literatura preclínica [7,49,50] ao demostrar que todos os alimentos non están igualmente implicados na alimentación tipo adictivo, e que os alimentos altamente procesados, que non se producen na natureza, parecen ser máis problemáticos, como o describe YFAS. Así, parece que un alimento non procesado, como unha mazá, é menos probable que desencadee unha resposta similar á adicción que un alimento altamente procesado, como unha galleta. O descubrimento de que o procesamento era o factor máis predictivo para saber se un alimento estaba asociado a comportamentos alimentarios de tipo adictivo é unha evidencia preliminar para restrinxir o alcance do que os alimentos están implicados na construción da "adicción aos alimentos". Necesítase futura investigación para determinar se " a dependencia de alimentos "pode ​​ser titulada máis adecuadamente" adicción alimentaria altamente procesada ".

Carga glicémica (GL)

A pesar de que o nivel de procesamento era un gran pronóstico positivo para saber se un alimento pode estar implicado en comidas adictivas, houbo que examinar que atributos de alimentos asociados a alimentos altamente procesados ​​están relacionados con problemas alimentarios. O GL dun alimento reflicte non só a cantidade de hidratos de carbono refinados nun alimento, senón tamén a taxa na que son absorbidos no sistema. Do mesmo xeito, sábese que con substancias adictivas, unha dose concentrada de axente adictivo e a súa velocidade rápida de absorción aumenta o potencial adictivo. Investigacións anteriores suxeriron que os alimentos con GL máis elevados poden ser capaces de activar circuítos neuronais relacionados coa recompensa (por exemplo, estriato), similares ás substancias adictivas e aumentar a ansia e a fame, o que pode levar a alimentación excesiva [23,24,51,52]. Así, hipotetizamos que o GL dun alimento, unha medida do pico de azucre no sangue despois do consumo, sería preditivo para comer coma o adictivo. Observamos que GL era un gran predictor positivo para saber se un alimento era problemático, especificado polo YFAS. Ademais, descubrimos que o GL era máis predictivo que o azucre ou o contido neto de carbohidratos para problemas relacionados coa alimentación similar ás adictivas. Así, parece que non se trata só da cantidade de hidratos de carbono refinados (como a fariña branca e o azucre) nun alimento, senón a velocidade rápida de absorción do sistema no que é o predictor máis importante de se asocia un determinado alimento. con indicadores de comportamento da alimentación tipo adictivo.

Graxa

Tamén hipotetizamos que a cantidade de gramos de graxa sería importante para prever se un alimento estaba asociado a problemas relacionados coa alimentación tipo adictiva. Estudos anteriores indican que a graxa pode aumentar a palatabilidade na boca e activar as rexións do cerebro somatosensorial [53,54]. No estudo actual, descubrimos que o maior contido en graxa era un gran predictor significativo de alimentación problemática e adictiva. Ademais, parece que maiores cantidades de graxa poden aumentar a probabilidade de que un alimento sexa consumido problematicamente independentemente das diferenzas individuais e non dun xeito único para aqueles que informan que consumen alimentos de forma adictiva.

Factores de diferenza individual

YFAS

Os síntomas do YFAS asociáronse con clasificacións de problemas relacionados coa alimentación tipo adictivo para alimentos non procesados ​​e para alimentos con contido medio en graxa e GL. Así, os individuos con niveis elevados de YFAS poden xeralmente experimentar un comportamento alimentario máis problemático que os que non informan que consumen alimentos de forma adictiva. O reconto de síntomas de YFAS tamén foi un pequeno a moderado, predictor positivo para a relación entre a clasificación problemática de alimentos e procesamento. Noutras palabras, os individuos que padecen síntomas da alimentación tipo adictivo eran especialmente propensos a presentar problemas, como indicou o YFAS, con alimentos altamente procesados, o que é coherente coa hipótese de que estes alimentos poden ter un potencial adictivo maior.

A sintomatoloxía de YFAS tamén estivo ligada a unha maior asociación entre o GL e a clasificación problemática dos alimentos. Noutras palabras, os individuos que avalan os síntomas dunha alimentación tipo adictivo reportaron unha maior dificultade cos alimentos que conteñen hidratos de carbono refinados con absorción rápida, que producen un gran pico de azucre no sangue. Isto reforza a importancia compartida da taxa de absorción en alimentos potencialmente adictivos e drogas de abuso. Curiosamente, o consumo problemático de alimentos cun índice glicémico alto (GI), outra medida do pico de azucre no sangue relacionado coa GL, estivo ligado ao desenvolvemento de trastornos de uso de substancias de novo inicio en pacientes biatriais post-cirúrxicos e Os alimentos con alto GI poden activar as rexións cerebrais relacionadas coa recompensa (por exemplo, nucleus accumbens, estriato) despois do consumo [23,55]. Isto proporciona máis evidencias do papel do GL e da espiga do azucre no sangue na experiencia dunha resposta potencialmente adictiva a certos alimentos.

A aprobación do comportamento alimentario tipo adictivo non estaba asociada á relación entre o contido de graxa e as probas problemáticas de alimentos. Pode que os individuos xeralmente denuncien un problema problemático de alimentos con alto contido de graxa, pero a graxa ten menos predicción de se alguén experimenta realmente un proceso similar á adicción en resposta a un determinado alimento. Isto é avalado por modelos animais que demostran que a retirada do tipo opiáceo, un marcador dun proceso adictivo, obsérvase en resposta a que a sacarosa se elimina da dieta, pero non a graxa [32]. No estudo actual, parece que a cantidade de graxa prevé se un alimento se informa como problemático, independentemente das diferenzas individuais, pero non está fortemente asociado co aval de un comportamento alimentario similar á adicción. Isto suxire que a graxa pode estar relacionada cunha tendencia xeral á alimentación excesiva, que pode ter implicacións na saúde pública para a prevención e o tratamento dunha alimentación problemática. Ademais, moitos alimentos altamente procesados ​​con graxas engadidas a miúdo tamén conteñen hidratos de carbono refinados (por exemplo, chocolate, patacas fritas). Así, a investigación adicional está xustificada para eliminar o poder preditivo único das graxas e carbohidratos refinados / GL.

IMC e Xénero

O IMC foi un pequeno predictor positivo sobre se un alimento altamente procesado estaba asociado a unha alimentación problemática e adictiva. Isto suxire que a transformación non só aumenta o "potencial adictivo" dun alimento, senón que tamén xoga un papel na epidemia de obesidade. O IMC elevado non estaba relacionado coa relación de graxa ou GL con clasificacións alimentarias. O estudo actual descubriu que os homes reportaron máis problemas con alimentos non procesados ​​(por exemplo, bisté, queixo) que as mulleres, o que suxire que os homes poden experimentar un comportamento alimentario problemático cunha gama máis ampla de alimentos.

Limitacións

O estudo actual tiña algunhas limitacións. En primeiro lugar, os datos para Study Two foron recollidos usando Amazon MTurk. Aínda que a mostra participante foi máis representativa que a poboación universitaria de estudos 1, pode que non se considere unha mostra representativa a nivel nacional [56] e a replicación pode aumentar a xeneralización. Do mesmo xeito, dado que os estudos actuais examinaron estudantes universitarios e adultos, os resultados poden non ser aplicables a estudantes non universitarios ou mozos. Ademais, a gama de alimentos foi limitada. Os alimentos que se informaron como máis problemáticos tiveron unha puntuación media de algo superior a 4, o que significa que ningún alimento foi clasificado na media como moi problemático (unha puntuación de 7). Intuitivamente, iso ten sentido, xa que a nosa mostra varía de individuos que non informaban de síntomas alimentarios como para a adicción a aqueles que cumpren criterios de diagnóstico para a "adicción aos alimentos". Espérase que algúns individuos non experimenten síntomas alimentarios de tipo adictivo a ningún alimento. Os futuros estudos poden considerar a escala de magnitude das etiquetas [57]. En comparación coas escalas de Likert, os enfoques de escala de magnitude das etiquetas intentan abordar as diferenzas individuais na severidade percibida da alimentación problemática que poden diferir por nivel de patoloxía. Finalmente, non recollemos datos observacionais para avaliar a frecuencia de que estes alimentos se consumían, o que é un seguinte paso importante nesta investigación. Tamén se descoñece se o contexto do consumo (por exemplo, lanche, comida, episodio de binge) pode influír se un alimento está asociado a indicadores de comportamento da alimentación tipo adictivo. Así, os resultados actuais limítanse aos informes dos participantes sobre se se perciben que certos alimentos están asociados a un comportamento alimentario tipo adictivo. Finalmente, a altura e o peso foron autoinformados no estudo dous, o que pode levar a imprecisión. Aínda que varios estudos descubriron que a altura e o peso que se autoinforman están moi correlacionados coas medicións directas [58,59], investigación adicional pode considerar a utilización de medición directa.

Conclusións

En resumo, o estudo actual descubriu que os alimentos altamente procesados, con cantidades engadidas de graxa e / ou hidratos de carbono refinados (por exemplo, azucre, fariña branca), probablemente estivesen asociados a indicadores de comportamento da alimentación tipo adictivo. Ademais, os alimentos con alto contido de GL estaban especialmente relacionados con problemas de alimentación tipo adictivos para os individuos que avalan síntomas elevados de "dependencia de alimentos". Os individuos que avalan síntomas de comportamento alimentario tipo adictivo poden ser máis susceptibles á gran pica de azucre no sangue de alimentos con alto contido en GL, coherente coa importancia da dose e da taxa de absorción no potencial adictivo das drogas de abuso. Colectivamente, os resultados fornecen evidencia preliminar para os atributos de alimentos e alimentos implicados na "adicción aos alimentos" e para os paralelos propostos entre as propiedades farmacocinéticas de drogas de abuso e alimentos altamente procesados. Como paso importante na avaliación da "adicción aos alimentos", os futuros estudos tamén deberían ampliar os resultados actuais medindo respostas biolóxicas e observando directamente comportamentos alimentarios asociados a alimentos altamente procesados ​​co fin de examinar se existen mecanismos similares aos adictivos, como a retirada. e a tolerancia pode estar presente.

Grazas

Grazas a Kathy Welch, anteriormente no Centro de Consultas e Investigacións Estatísticas da Universidade de Michigan, pola súa axuda na análise de datos, a Kendrin Sonneville, profesora adxunta no Programa de Nutrición Humana da Escola de Saúde Pública da Universidade de Michigan, por a súa experiencia en nutrición, a Susan Murray, membro do laboratorio do doutor Avena na Universidade de Columbia, polo seu reflexo e aos asistentes de investigación no laboratorio de ciencia e tratamento da adicción para a súa axuda na recollida de datos.

Contribucións do autor

Concibiron e deseñaron os experimentos: ES AG. Realizou os experimentos: ES AG. Analizados os datos: ES AG. Reactivos / materiais / ferramentas de análise aportados: NA AG. Escribiu o escrito: ES NA AG.

References

1. 1 Wang Y, Beydoun MA, Liang L, Caballero B, Kumanyika SK (2008) ¿Todos os estadounidenses converteranse en sobrepeso ou obesidade? Estimación da progresión e custo da epidemia de obesidade estadounidense. Obesidade 16: 2323 – 2330. doi: 10.1038 / oby.2008.351. pmid: 18719634
   • Ver artigo
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2 Mokdad AH, Serdula MK, Dietz WH, Bowman BA, Marks JS, et al. (2000) A epidemia continua de obesidade nos Estados Unidos. JAMA 284: 1650 – 1651. pmid: 11015792 doi: 10.1001 / jama.284.13.1650
3. Ver artigo
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Ver artigo
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. Ver artigo
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. Ver artigo
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. Ver artigo
16. PubMed / NCBI
17. Google Scholar
18. Ver artigo
19. PubMed / NCBI
20. Google Scholar
21. Ver artigo
22. PubMed / NCBI
23. Google Scholar
24. Ver artigo
25. PubMed / NCBI
26. Google Scholar
27. Ver artigo
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Ver artigo
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. Ver artigo
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. Ver artigo
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. Ver artigo
40. PubMed / NCBI
41. Google Scholar
42. Ver artigo
43. PubMed / NCBI
44. Google Scholar
45. Ver artigo
46. PubMed / NCBI
47. Google Scholar
48. Ver artigo
49. PubMed / NCBI
50. Google Scholar
51. Ver artigo
52. PubMed / NCBI
53. Google Scholar
54. Ver artigo
55. PubMed / NCBI
56. Google Scholar
57. Ver artigo
58. PubMed / NCBI
59. Google Scholar
60. Ver artigo
61. PubMed / NCBI
62. Google Scholar
63. Ver artigo
64. PubMed / NCBI
65. Google Scholar
66. Ver artigo
67. PubMed / NCBI
68. Google Scholar
69. Ver artigo
70. PubMed / NCBI
71. Google Scholar
72. Ver artigo
73. PubMed / NCBI
74. Google Scholar
75. Ver artigo
76. PubMed / NCBI
77. Google Scholar
78. Ver artigo
79. PubMed / NCBI
80. Google Scholar
81. Ver artigo
82. PubMed / NCBI
83. Google Scholar
84. Ver artigo
85. PubMed / NCBI
86. Google Scholar
87. Ver artigo
88. PubMed / NCBI
89. Google Scholar
90. Ver artigo
91. PubMed / NCBI
92. Google Scholar
93. Ver artigo
94. PubMed / NCBI
95. Google Scholar
96. Ver artigo
97. PubMed / NCBI
98. Google Scholar
99. Ver artigo
100. PubMed / NCBI
101. Google Scholar
102. Ver artigo
103. PubMed / NCBI
104. Google Scholar
105. Ver artigo
106. PubMed / NCBI
107. Google Scholar
108. Ver artigo
109. PubMed / NCBI
110. Google Scholar
111. Ver artigo
112. PubMed / NCBI
113. Google Scholar
114. Ver artigo
115. PubMed / NCBI
116. Google Scholar
117. Ver artigo
118. PubMed / NCBI
119. Google Scholar
120. Ver artigo
121. PubMed / NCBI
122. Google Scholar
123. 3 Wadden TA, Butryn ML, Byrne KJ (2004) Eficacia da modificación do estilo de vida para o control de peso a longo prazo. Obes Res 12 Suppl: 151S – 162S. pmid: 15687411 doi: 10.1038 / oby.2004.282
124. 4 Taubes G (1998) A medida que aumentan as taxas de obesidade, os expertos loitan por explicar por que. Ciencia 280: 1367 – 1368. pmid: 9634414 doi: 10.1126 / science.280.5368.1367
125. Ver artigo
126. PubMed / NCBI
127. Google Scholar
128. Ver artigo
129. PubMed / NCBI
130. Google Scholar
131. Ver artigo
132. PubMed / NCBI
133. Google Scholar
134. Ver artigo
135. PubMed / NCBI
136. Google Scholar
137. Ver artigo
138. PubMed / NCBI
139. Google Scholar
140. Ver artigo
141. PubMed / NCBI
142. Google Scholar
143. Ver artigo
144. PubMed / NCBI
145. Google Scholar
146. Ver artigo
147. PubMed / NCBI
148. Google Scholar
149. Ver artigo
150. PubMed / NCBI
151. Google Scholar
152. Ver artigo
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. Ver artigo
156. PubMed / NCBI
157. Google Scholar
158. Ver artigo
159. PubMed / NCBI
160. Google Scholar
161. Ver artigo
162. PubMed / NCBI
163. Google Scholar
164. Ver artigo
165. PubMed / NCBI
166. Google Scholar
167. Ver artigo
168. PubMed / NCBI
169. Google Scholar
170. Ver artigo
171. PubMed / NCBI
172. Google Scholar
173. 5 Bulik CM, Sullivan PF, Kendler KS (2003) Contribucións xenéticas e ambientais á obesidade e a alimentación binge. Revista internacional de trastornos alimentarios 33: 293 – 298. pmid: 12655626 doi: 10.1002 / come.10140
174. 6 Wright SM, Aronne LJ (2012) Causas da obesidade. Área de imaxes 37: 730 – 732. pmid: 22426851 doi: 10.1007 / s00261-012-9862-x
175. 7 Gearhardt AN, Corbin WR, Brownell KD (2009) Validación previa da Escala de Adicción a Alimentos de Yale. Apetito 52: 430 – 436. doi: 10.1016 / j.appet.2008.12.003. pmid: 19121351
176. 8 Gearhardt AN, White MA, Potenza MN (2011) Trastornos alimentarios por encargo e adicción aos alimentos. Revisións actuais sobre o abuso de drogas 4: 201. pmid: 21999695 doi: 10.2174 / 1874473711104030201
177. 9 Davis C, Curtis C, Levitan RD, Carter JC, Kaplan AS, et al. (2011) Evidencia de que a "adicción aos alimentos" é un fenotipo válido da obesidade. Apetito 57: 711 – 717. doi: 10.1016 / j.appet.2011.08.017. pmid: 21907742
178. 10 Gearhardt AN, Yokum S, Orr PT, Stice E, Corbin WR, et al. (2011) Correlacións neuronais da adicción aos alimentos. Arquivos de psiquiatría xeral 68: 808 – 816. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.32. pmid: 21464344
179. 11 Davis C, Loxton NJ, Levitan RD, Kaplan AS, Carter JC, et al. (2013) 'Dependencia de alimentos' e a súa asociación cun perfil xenético multilocus dopaminérxico. Physiol Behav 118: 63 – 69. doi: 10.1016 / j.physbeh.2013.05.014. pmid: 23680433
180. 12 Nikolova YS, Ferrell RE, Manuck SB, Hariri AR (2011) O perfil xenético multilocus para a sinalización de dopamina predice a reactividade ventral do estriato. Neuropsicofarmacoloxía 36: 1940 – 1947. doi: 10.1038 / npp.2011.82. pmid: 21593733
181. 13 Stice E, Yokum S, Burger K, Epstein L, Smolen A (2012) O composto xenético de multilocos que reflicte a capacidade de sinalización de dopamina predice a resposta de circuítos. J Neurosci 32: 10093 – 10100. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.1506-12.2012. pmid: 22815523
182. 14 Koob GF, Le Moal M (2005) A plasticidade dos neurocircuítos de recompensa e o "lado escuro" da drogodependencia. Neurosci Nat 8: 1442 – 1444. pmid: 16251985 doi: 10.1038 / nn1105-1442
183. 15 Bierut LJ (2011) Vulnerabilidade xenética e susceptibilidade á dependencia de substancias. Neuron 69: 618 – 627. doi: 10.1016 / j.neuron.2011.02.015. pmid: 21338875
184. 16 Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D, Baler R (2012) Recompensa de alimentos e drogas: circuítos superpostos en obesidade e adicción humana. Curr Top Behav Neurosci 11: 1-24. doi: 10.1007 / 7854_2011_169. pmid: 22016109
185. 17 Volkow ND, Wang GJ, Tomasi D, Baler RD (2013) Obesidade e adicción: solapamentos neurobiolóxicos. Obes Rev 14: 2 – 18. doi: 10.1111 / j.1467-789X.2012.01031.x. pmid: 23016694
186. 18. Monteiro CA, Levy RB, Claro RM, Castro IR, Cannon G (2010) Unha nova clasificación dos alimentos en función da extensión e propósito do seu procesamento. Cad Saude Publica 26: 2039-2049. pmid: 21180977 doi: 10.1590 / s0102-311 × 2010001100005
187. 19 Henningfield JE, Keenan RM (1993) Cinética de entrega de nicotina e responsabilidade por abuso. J Consult Clin Psychol 61: 743 – 750. pmid: 8245272 doi: 10.1037 // 0022-006x.61.5.743
188. 20 Klatsky AL, Armstrong MA, Kipp H (1990) Correlacións das preferencias de bebidas alcohólicas: rasgos de persoas que elixen viño, licor ou cervexa. Adicado X J 85: 1279 – 1289. pmid: 2265288 doi: 10.1111 / j.1360-0443.1990.tb01604.x
189. 21 Hanna JM, Hornick CA (1977) Uso da folla de coca no sur do Perú: adaptación ou adicción. Bull Narc 29: 63 – 74. pmid: 585582
190. 22 Verebey K, Gold MS (1988) De follas de coca a crack: Efectos da dose e vías de administración na responsabilidade por abuso. Anais psiquiátricos 18: 513 – 520. doi: 10.3928 / 0048-5713-19880901-06
191. 23 Lennerz BS, Alsop DC, Holsen LM, Stern E, Rojas R, et al. (2013) Efectos do índice glicémico dietético nas rexións cerebrais relacionadas coa recompensa e ansia nos homes. Am J Clin Nutr 98: 641 – 647. doi: 10.3945 / ajcn.113.064113. pmid: 23803881
192. 24 Ebbeling CB, Leidig MM, Sinclair KB, Hangen JP, Ludwig DS (2003) Unha dieta de carga glicémica reducida no tratamento da obesidade adolescente. Arch Pediatr Adolescente Med 157: 773 – 779. pmid: 12912783 doi: 10.1001 / archpedi.157.8.773
193. 25 Wolever TM, Jenkins DJ, Jenkins AL, Josse RG (1991) O índice glicémico: metodoloxía e implicacións clínicas. Am J Clin Nutr 54: 846 – 854. pmid: 1951155
194. 26 Willett W, Manson J, Liu S (2002) Índice glicémico, carga glicémica e risco de diabetes tipo 2. Am J Clin Nutr 76: 274S – 280S. pmid: 12081851
195. 27 Gearhardt AN, Davis C, Kuschner R, Brownell KD (2011) O potencial de adicción dos alimentos hiperpalables. Revixir o abuso de drogas Rev 4: 140 – 145. pmid: 21999688 doi: 10.2174 / 1874473711104030140
196. 28 Klump KL, Racine S, Hildebrandt B, Sisk CL (2013) Diferencias de sexo nos patróns de alimentación coxenta en ratas adultas masculinas e femininas. Int Coma trastorno 46: 729 – 736. doi: 10.1002 / come.22139. pmid: 23625647
197. 29 Boggiano MM, Artiga AI, Pritchett CE, Chandler-Laney PC, Smith ML, et al. (2007) A elevada inxestión de alimentos saborosos prevé a consumición excesiva e independente da susceptibilidade á obesidade: un modelo animal de comestibles e obesidade obesos magros vs obesos con e sen comedor. Int J Obes (Lond) 31: 1357 – 1367. pmid: 17372614 doi: 10.1038 / sj.ijo.0803614
198. 30 Johnson PM, Kenny PJ (2010) Os receptores de dopamina D2 en disfunción de recompensa tipo adicción e comer compulsivo en ratas obesas. Neurociencia da natureza 13: 635 – 641. doi: 10.1038 / nn.2519. pmid: 20348917
199. 31 Oswald KD, Murdaugh DL, King VL, Boggiano MM (2011) Motivación para alimentos saborosos a pesar das consecuencias nun modelo animal de comer por excitación. Revista internacional de trastornos alimentarios 44: 203 – 211. doi: 10.1002 / come.20808. pmid: 20186718
200. 32 Avena NM, Rada P, Hoebel BG (2009) O azucre e as graxas teñen graves diferenzas no comportamento tipo adictivo. J Nutr 139: 623 – 628. doi: 10.3945 / jn.108.097584. pmid: 19176748
201. 33. Avena NM, Bocarsly ME, Rada P, Kim A, Hoebel BG (2008) Despois de consumir diariamente unha solución de sacarosa, a privación de alimentos induce ansiedade e accumbens desequilibrio dopamina / acetilcolina. Fisioloxía e comportamento 94: 309-315. doi: 10.1016 / j.nephro.2014.10.004. pmid: 25597033
202. 34 Algodón P, Sabino V, Steardo L, Zorrilla EP (2007) Contrasto negativo anticipador dependente de opioides e comer parecido a binge en ratas con acceso limitado a alimentos altamente preferidos. Neuropsicofarmacoloxía 33: 524 – 535. pmid: 17443124 doi: 10.1038 / sj.npp.1301430
203. 35 Galic MA, Persinger MA (2002) Consumo voluminoso de sacarosa nas ratas femininas: aumento da "desidia" durante os períodos de eliminación de sacarosa e posible periodicidade do estrés. Informes psicolóxicos 90: 58 – 60. pmid: 11899012 doi: 10.2466 / pr0.2002.90.1.58
204. 36 Colantuoni C, Schwenker J, McCarthy J, Rada P, Ladenheim B, et al. (2001) A inxestión excesiva de azucre altera a unión aos receptores de dopamina e mu-opioides no cerebro. Neurorreport 12: 3549 – 3552. pmid: 11733709 doi: 10.1097 / 00001756-200111160-00035
205. 37 Bailey A, Gianotti R, Ho A, Kreek MJ (2005) Aregulación persistente de μ − opioides, pero non de adenosina, receptores en cerebros de ratos tratados con cocaína con dose de escalada "a longo prazo" retirados. Sinapsis 57: 160 – 166. pmid: 15945065 doi: 10.1002 / syn.20168
206. 38 Avena NM (2010) O estudo da adicción aos alimentos empregando modelos animais de comer sen estrondo. Apetito 55: 734 – 737. doi: 10.1016 / j.appet.2010.09.010. pmid: 20849896
207. 39 Avena NM, Rada P, Hoebel BG (2009) O azucre e as graxas teñen graves diferenzas no comportamento tipo adictivo. Xornal de nutrición 139: 623 – 628. doi: 10.3945 / jn.108.097584. pmid: 19176748
208. 40 Rada P, Avena NM, Hoebel BG (2005) O desperfecto diario do azucre libera repetidamente dopamina na cuncha de acumbens. Neurociencia 134: 737 – 744. pmid: 15987666 doi: 10.1016 / j.neuroscience.2005.04.043
209. 41 Rodin J, Mancuso J, Granger J, Nelbach E (1991) Desexos alimentarios en relación ao índice de masa corporal, contención e niveis de estradiol: un estudo repetido de medidas en mulleres saudables. Apetito 17: 177 – 185. pmid: 1799280 doi: 10.1016 / 0195-6663 (91) 90020-s
210. 42 Schneider W, Eschman A, Zuccolotto A (2002) E-Prime: Guía do usuario: Psychology Software Incorporated.
211. 43 Raudenbush SW, Bryk AS (2002) Modelos lineais xerárquicos: Aplicacións e métodos de análise de datos: Sage.
212. 44 Paolacci G, Chandler J (2014) Dentro do Turquía Entendendo a Turquía Mecánica como Piscina Participante. Indicacións actuais en Ciencias psicolóxicas 23: 184 – 188. doi: 10.1177 / 0963721414531598
213. 45 Oishi S, Ishii K, Lun J (2009) Mobilidade residencial e condicionalidade da identificación do grupo. Xornal de Psicoloxía Social Experimental 45: 913 – 919. doi: 10.1016 / j.jesp.2009.09.001
214. 46 Gearhardt AN, Roberts M, Ashe M (2013) Se o azucre é adictivo ... que significa para a lei? J Law Med Ética 41 Suppl 1: 46 – 49. doi: 10.1111 / jlme.12038. pmid: 23590740
215. 47 Gearhardt AN, Brownell KD (2013) ¿A comida e a adicción poden cambiar o xogo? Biol Psiquiatría 73: 802 – 803. doi: 10.1016 / j.biopsych.2012.07.024. pmid: 22877921
216. 48 Gearhardt AN, Grilo CM, DiLeone RJ, Brownell KD, Potenza MN (2011) ¿Os alimentos poden ser adictivos? Implicacións sanitarias e políticas públicas. Adicción 106: 1208 – 1212. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2010.03301.x. pmid: 21635588
217. 49 Gearhardt AN, Corbin WR, Brownell KD (2009) A adicción aos alimentos: un exame dos criterios diagnósticos para a dependencia. J Addict Med 3: 1 – 7. doi: 10.1097 / ADM.0b013e318193c993. pmid: 21768996
218. 50 Pelchat ML (2002) De servidume humana: ansia de alimentos, obsesión, compulsión e adicción. Physiol Behav 76: 347 – 352. pmid: 12117571
219. 51 Ebbeling CB, Ludwig DS (2001) Tratar a obesidade na xuventude: debe considerarse a carga glicémica na dieta? Pediatr avanzado 48: 179 – 212. pmid: 11480757
220. 52 Thornley S, McRobbie H, Eyles H, Walker N, Simmons G (2008) A epidemia de obesidade: o índice glicémico é a clave para desbloquear unha adicción oculta? Hipóteses Med 71: 709 – 714. doi: 10.1016 / j.mehy.2008.07.006. pmid: 18703288
221. 53 Stice E, Burger KS, Yokum S (2013) Capacidade relativa dos sabores de graxa e azucre para activar rexións de recompensa, gustativas e somatosensoriais. Am J Clin Nutr 98: 1377 – 1384. doi: 10.3945 / ajcn.113.069443. pmid: 24132980
222. 54 Grabenhorst F, Rolls ET (2014) A representación da textura de graxa oral na córtex somatosensorial humana. Hum Brain Mapp 35: 2521 – 2530. doi: 10.1002 / hbm.22346. pmid: 24038614
223. 55 Fowler L, Ivezaj V, Saules KK (2014) A inxestión problemática de alimentos con alto índice glicémico en azucre / baixo contido de graxa e con altos índices glicémicos por parte de pacientes bariátricos está asociada ao desenvolvemento de trastornos de uso de novas substancias postquirúrxicas. Coma Behav 15: 505 – 508. doi: 10.1016 / j.eatbeh.2014.06.009. pmid: 25064307
224. 56 Berinsky AJ, Huber GA, Lenz GS (2012) Avaliación dos mercados de traballo en liña para a investigación experimental: Amazon. com é mecánico turco. Análise política 20: 351 – 368. doi: 10.1093 / pan / mpr057
225. 57 Bartoshuk LM, Duffy VB, Green BG, Hoffman HJ, Ko CW, et al. (2004) Válidas comparacións entre grupos con escalas marcadas: a correspondencia gLMS fronte á magnitude. Physiol Behav 82: 109 – 114. pmid: 15234598 doi: 10.1016 / j.physbeh.2004.02.033
226. 58 Kuczmarski MF, Kuczmarski RJ, Najjar M (2001) Efectos da idade sobre a validez da autorreferenciada altura, peso e índice de masa corporal: achados da Terceira Enquisa nacional sobre saúde e nutrición, 1988-1994. J Am Diet Assoc 101: 28 – 34; proba 35 – 26. pmid: 11209581 doi: 10.1016 / s0002-8223 (01) 00008-6
227. 59 White MA, Masheb RM, Grilo CM (2010) Precisión do peso e da altura autoinformados no trastorno por alimentación coxeira: o informe malo non está relacionado con factores psicolóxicos. Obesidade (primavera de prata) 18: 1266 – 1269. doi: 10.1038 / oby.2009.347. pmid: 19834465