Melyik élelmiszer lehet addiktív? A feldolgozás, a zsírtartalom és a glikémiás terhelés szerepe (2015)

ábrák

 

Idézet: Schulte EM, Avena NM, Gearhardt AN (2015) Mely élelmiszerek függőséget okozhatnak? A feldolgozás, a zsírtartalom és a glikémiás terhelés szerepe. PLOS ONE 10 (2): e0117959. doi: 10.1371 / journal.pone.0117959

Tudományos szerkesztő: Tiffany L. Weir, Colorado Állami Egyetem, Amerikai Egyesült Államok

kapott: Szeptember 30, 2014; Elfogadott: December 26, 2014; Megjelent: Február 18, 2015

Copyright: © 2015 Schulte et al. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a. \ T Creative Commons Attribution licenc, amely lehetővé teszi a korlátlan felhasználást, terjesztést és reprodukciót bármilyen médiumban, feltéve, hogy az eredeti szerzőt és forrást jóváírják

Adatok rendelkezésre állása: A szerzők megerősítik, hogy a jelenlegi eredmények reprodukálásához szükséges összes adat nyilvánosan elérhető a Michigan Egyetem intézményi adattárában (Deep Blue).http://hdl.handle.net/2027.42/109750).

finanszírozás: Ezt a munkát az Országos Kábítószer-visszaélési Intézet (NIDA) DA-03123 (NA) támogatta; URL: http://www.drugabuse.gov. A finanszírozóknak nem volt szerepe a tanulmánytervezésben, az adatgyűjtésben és -elemzésben, a közzétételre és a kézirat elkészítésére.

Versenyképes érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.

Bevezetés

Az elhízás elterjedtsége az Egyesült Államokban továbbra is növekszik, az 85 több mint 2030% -a túlsúlyos vagy elhízott.1]. Az elhízással kapcsolatos egészségügyi költségek jelenleg a nemzeti egészségügyi kiadások közel 10% -át teszik ki [2] és a következő 15 években várhatóan 15% -ra emelkednek [1]. Kevés siker volt a túlzott súlygyarapodás megelőzésében vagy a hosszú távú hatékony fogyás kezelésében [3]. Az elhízás járványához több ok is hozzájárul, mint például a megnövekedett energiafelvétel, az élelmiszerek nagyobb hozzáférhetősége és könnyebb hozzáférése, nagyobb adagok és csökkent fizikai aktivitás [4-6]. Annak ellenére, hogy az elhízás okai sokrétűek, az egyik lehetséges tényező az az elképzelés, hogy bizonyos élelmiszerek egyes személyeknél képesek függőséget okozó reakciót kiváltani, ami szándékolatlan túlmelegedéshez vezethet.

Gearhardt et al. [7] kifejlesztette és validálta a Yale Élelmiszer-függőségi skálát (YFAS), amely DSM-IV kritériumokat alkalmaz az anyagfüggőségre az addiktív táplálkozás tüneteinek számszerűsítésére (lásd Táblázat 1). Az „élelmiszer-függőség” jellemzői olyan tünetek, mint a fogyasztás ellenőrzésének elvesztése, a folyamatos használat ellenére a negatív következmények ellenére, és az, hogy nem tudják csökkenteni azt, hogy ezt kívánják [8]. Az addiktív-szerű evést fokozott impulzivitással és érzelmi reaktivitással társították, amelyek hasonlóan érintettek az anyaghasználat rendellenességeiben [9]. Így az „élelmiszer-függőség” megoszthatja a közös viselkedési jellemzőket más addiktív zavarokkal. Az idegképző vizsgálatok azt is kimutatták, hogy biológiai hasonlóságok vannak az „élelmiszer-függők” és az anyagfüggő egyének között a jutalmakkal kapcsolatos diszfunkció mintáiban. A „táplálék-függőség” tüneteit támogató személyek fokozott aktiválódást mutatnak a jutalomhoz kapcsolódó régiókban (pl. Striatum, medialis orbitofrontális kéreg) az élelmiszer-jelzésekre adott válaszként, összhangban más addiktív zavarokkal [10]. Továbbá, az YFAS-nál magasabb pontszámokat társítottak a dopamin-jelátvitel összetett genetikai indexével [11]. Ez a többpontos genetikai profil a dopamin jelátviteli kapacitással függ össze, ami szintén kockázati tényező lehet az addiktív betegségekben [12,13].

Letöltés: 

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (72KB)

• TIFF

  eredeti kép (321KB)

1 táblázat. A YFAS tünetek jóváhagyása az első és a második vizsgálatban.

doi: 10.1371 / journal.pone.0117959.t001

A „kábítószer” kifejezéshez hasonlóan, amely magában foglalja mind az addiktív (pl. Heroin), mind a nem addiktív (pl. Aszpirin) vegyületeket, az „élelmiszer” kifejezés is széles, és nem csak természetes állapotú élelmiszerekre vonatkozik (pl. Zöldségek), hanem azokat is, amelyekben hozzáadott mennyiségű zsír és / vagy finomított szénhidrát (pl. torta) vagy mesterséges édesítőszer (pl. diétás szóda). Az „élelmiszer-függőség” kifejezést tovább finomíthatjuk, mert nagyon valószínűtlen, hogy minden élelmiszer függőséget okozhat. Az ilyen típusú kóros evéshez kapcsolódó specifikus élelmiszerek vagy élelmiszer-attribútumok azonosítása elengedhetetlen a függőségi keretrendszerhez. A függőségi perspektíva „személy x anyag” hatást fejt ki, ahol az egyén függőségi hajlama kölcsönhatásban áll egy addiktív szerrel, hogy problémás felhasználást eredményezzen [14]. Az addiktív anyagnak való kitettség nélkül a problémás felhasználásra érzékeny személy nem alakítana ki függőséget [15]. Így, bár a bizonyítékok arra utalnak, hogy biológiai és viselkedési átfedések lehetnek az „élelmiszer-függőség” és az anyaghasználati zavarok között [16,17], logikus következő lépés, hogy megvizsgáljuk, hogy mely konkrét élelmiszerek vagy élelmiszerjellemzők képesek egy addiktív válasz kiváltására.

A függőséget okozó anyagok ritkán fordulnak elő természetes állapotukban, de olyan módon módosultak vagy dolgoztak fel, amely növeli a visszaélési potenciált. Például a szőlőt borrá feldolgozzák, és a pipacsokat ópiumgá alakítják. Hasonló folyamat fordulhat elő az élelmiszerellátásunkon belül. Vannak természetesen előforduló élelmiszerek, amelyek cukrot (pl. Gyümölcsöt) vagy olyan ételeket tartalmaznak, amelyek természetesen tartalmaznak zsírt (pl. Dió). Nevezetesen, a cukor (vagy finomított szénhidrátok) és zsírok ritkán fordulnak elő ugyanabban az élelmiszerben természetesen, de sok ízletes étel feldolgozásra került, hogy mindkettő mesterségesen megnövekedett mennyiségeit (pl. Torta, pizza, csokoládé) dolgozzák fel. Továbbá, modern élelmiszer-környezetünkben a „magasan feldolgozott élelmiszerek”, vagy olyan ételek, amelyek a finomított szénhidrátok mennyiségét növelik (pl. fehér liszt) és / vagy zsír az élelmiszerben [18]. Bár a főzés vagy a keverés a feldolgozás egyik formája, a jelenlegi vizsgálat a „magasan feldolgozott” kifejezést használja arra, hogy olyan élelmiszerekre utaljon, amelyeket különösen a zsír és / vagy finomított szénhidrátok hozzáadásával terveztek. Az egyéb olyan hozzávalókat tartalmazó élelmiszerek, mint a rost vagy a vitaminok, a jelenlegi meghatározás szerint nem minősülnek „nagymértékben feldolgozottnak”, kivéve, ha az élelmiszer hozzáadott zsírt és / vagy finomított szénhidrátokat is tartalmazott. Feltételezhető, hogy a visszaélésszerű gyógyszerekhez hasonlóan ezek a magasan feldolgozott élelmiszerek valószínűleg inkább függőséget okozó biológiai és viselkedési válaszokat váltanak ki a természetellenesen magas jutalomuk miatt.

Az anyaghasználat zavaraiban az addiktív anyagok feldolgozásának egyik eredménye gyakran az addiktív szer nagyobb koncentrációja [19]. Egy addiktív szer fokozott hatásossága vagy koncentrált dózisa növeli az anyag visszaélési potenciálját. Például a víz kevés, ha van, visszaélési potenciállal rendelkezik, míg a sör (amely átlagosan 5% etanolt tartalmaz) nagyobb valószínűséggel kerül visszaélésre. Ezzel ellentétben a kemény folyadék magasabb etanolt tartalmaz (az 20 – 75% között), és nagyobb valószínűséggel kapcsolódik a problémás használathoz, mint a sör [20]. Hasonlóképpen, a zsír és a finomított szénhidrátok (például a cukor) hozzáadása a magasan feldolgozott élelmiszerekbe növelheti ezeknek az összetevőknek a „dózisát”, ami túlmutat a természetes élelmiszerekben (például gyümölcsökben vagy diófélékben) megtalálhatónál. Ezen összetevők „dózisának” növelése megnövelheti ezen élelmiszerek visszaélési potenciálját a hagyományosan addiktív anyagokhoz hasonló módon.

Ezenkívül az addiktív anyagokat úgy módosítják, hogy növeljék azt a sebességet, amellyel az addiktív szer felszívódik a véráramba. Például, amikor egy kokainlevelet rágnak, úgy tekintik, hogy kevés addiktív potenciállal rendelkezik [21]. Ha azonban a rendszerbe történő gyors adagolással koncentrált dózisra kerül feldolgozásra, válik a kokain, ami nagyon addiktív [22]. Hasonlóképpen, a magasan feldolgozott élelmiszerek a természetesen előforduló élelmiszerekhez képest nagyobb valószínűséggel okoznak vércukor-spike-et. Ez azért fontos, mert ismert a glükózszint és az agy azon területek aktiválása közötti kapcsolat, amelyek függőséggel járnak [23]. Míg az élelmiszer-glikémiás terhelés (GL) és a glikémiás index (GI) egyaránt a vércukor spike mérésére szolgál [24-26], a jelenlegi vizsgálat a GL-et használja, mert nemcsak a vércukor-csúcs nagyságát, hanem a finomított szénhidrátok adagját (gramm) is kiszámítják. Sok magas GL-et tartalmazó élelmiszer (pl. Sütemény, pizza) nagy mértékben feldolgozott a finomított szénhidrátok, például fehér liszt és cukor koncentrációjának növelése érdekében. Ezzel párhuzamosan a rost, a fehérje és a víz elvonódik az ételtől, ami tovább növeli azt a sebességet, hogy a finomított szénhidrátok felszívódnak a rendszerbe. Például a magasan feldolgozott, magas GL táplálékban, például a tejcsokoládéban lévő cukor gyorsabban felszívódik a rendszerbe, mint a banánban lévő természetes cukrok (alacsony GL). Ez azért van, mert a banán feldolgozatlan, és bár cukrot tartalmaz, rost, fehérje és víz is van, ami lassítja a cukor belépését a véráramba. Tekintettel az addiktív anyagok ismereteire, akkor feltételezhető, hogy a csokoládé nagyobb bántalmazási potenciállal rendelkezik, mint a banán. Összefoglalva, úgy tűnik, hogy az erősen feldolgozott élelmiszerek az addiktív anyagokhoz hasonló módon megváltoztathatók az élelmiszer hatékonyságának (dózisának) és abszorpciós sebességének növelése érdekében [27].

Annak ellenére, hogy az emberekben kevés bizonyíték van arra vonatkozóan, hogy milyen élelmiszerek okozhatnak függőséget, az állati modellek azt sugallják, hogy a magasan feldolgozott élelmiszerek függőséget okozó étkezéshez kapcsolódnak. A zsíros étkezési hajlammal rendelkező patkányok addiktív viselkedést mutatnak a magasan feldolgozott élelmiszerekre, mint például az Oreo Double Stuf cookie-kra vagy a fagyosan, de nem a tipikus chow-ra [28,29]. A nagymértékben feldolgozott élelmiszerek táplálékán tartott patkányok, mint például a sajttorta, a dopaminrendszerben csökkenő szabályozást mutatnak;30]. Továbbá, a patkányok arra ösztönzik a magasan feldolgozott élelmiszerek keresését, hogy a negatív következmények ellenére (a láb sokk), ami egy függőség másik jellemzője [31]. Ezért legalább állatmodellekben a magasan feldolgozott élelmiszerek túlfogyasztása, de nem a standard patkányfű, bizonyos addiktív jellegű tulajdonságokat mutat. Ez megerősíti azt az elképzelést, hogy nem minden élelmiszer valószínűleg egyformán kapcsolódik az addiktív-szerű étkezési szokásokhoz.

Az állatkísérletek azt is megvizsgálták, hogy a magasan feldolgozott élelmiszerekhez, például a cukorhoz és a zsírhoz általában hozzáadott élelmiszerjellemzők különösen érintettek-e az „élelmiszer-függőségben”. Állatokban úgy tűnik, hogy a cukor leginkább függőséget okozó étkezéshez kapcsolódik [32]. Azok a patkányok, amelyek étrendjükben időszakos hozzáférést biztosítanak a cukorhoz, számos viselkedési mutatót mutatnak a függőségben, mint pl. A fogyasztás, a tolerancia és a keresztfertőződés más visszaélés elleni szerekkel szemben [33]. Amikor a cukrot eltávolítják az étrendből, vagy ha opiát-antagonistát adnak be, a patkányok az opiát-szerű kivonás jeleit tapasztalják, mint a szorongás, a fogak zúgása és az agresszió [33-35]. Kimutatták, hogy a cukorrépa növeli a mu-opioid receptor kötődését [36] hasonló módon, mint a visszaélésszerű gyógyszerek [37,38]. A szacharózra való szorongás a dopamin ismételt növekedését eredményezi, nem pedig az idő múlásával történő fokozatos csökkenést, ami az addiktív anyagok jellemzője [39,40]. Tehát az állati modellek viselkedési és biológiai bizonyítékai arra utalnak, hogy a cukor függőséget okozhat a nagyon ízletes ételekben.

A cukorra szoruló patkányok azonban nem tapasztalják meg a testtömeg növekedését [38]. Így a zsír fontos élelmiszer-attribútum lehet az addiktív táplálkozáshoz, de különböző mechanizmusok révén. A zsírban gazdag ételek (pl. Rövidítés) a testtömeg növekedésével jár, de nem okozhatnak opiátszerű elvonási tüneteket [39]. Az egyik magyarázat az, hogy a zsír megváltoztathatja az opioid rendszerre gyakorolt ​​hatást vagy fokozhatja az élelmiszer ízét [38,39]. Érdekes módon, ha a patkányok magasan feldolgozott, cukor- és zsírtartalmú élelmiszerekre támaszkodnak, a dopamin rendszerben változások tapasztalhatók, amelyek a visszaélések kábítószeréhez hasonlítanak, de nem mutatnak opiátszerű visszavonás jeleit [32]. Ez arra enged következtetni, hogy a cukor és a zsír fontos szerepet játszhat, mégis különféle, a magasan feldolgozott élelmiszerek addiktív potenciáljában.

Keveset tudunk arról, hogy ezek az élelmiszerjellemzők hogyan okozhatnak addiktív jellegű étkezést az emberekben. Figyelembe véve az állatokon tapasztalt eredményeket, a magasan feldolgozott élelmiszerek nagyobb valószínűséggel függőséget okoznak. A visszaélés elleni szerek esetében a feldolgozás növelheti az anyag addiktív potenciálját (pl. A szőlő feldolgozása borokká) az addiktív szer dózisának vagy koncentrációjának emelésével és a véráramba történő felszívódási sebesség felgyorsításával. Ezt a logikát az élelmiszer-attribútumokra alkalmazva előfordulhat, hogy a finomított szénhidrátok (pl. Cukor, fehér liszt) és zsír fontos szerepet játszanak az addiktív táplálkozásban. Ugyanakkor nemcsak ezeknek a tápanyagoknak a jelenléte áll fenn, hanem a természetesen előforduló élelmiszerekben is. Inkább egy élelmiszer addiktív potenciálja valószínűleg megnő, ha az élelmiszer nagy mértékben feldolgozott a zsír és / vagy finomított szénhidrátok mennyiségének vagy dózisának növelésére, és ha a finomított szénhidrátok gyorsan felszívódnak a véráramba (magas GL). Az „élelmiszer-függőség” megfontolásának lényeges következő lépése az, hogy meghatározzuk, hogy mely élelmiszerek vagy élelmiszer-attribútumok jelentik a legnagyobb kockázatot az addiktív-szerű étkezési szokások kialakulásában az emberekben.

A jelenlegi tanulmány kezdeti része az első, amely rendszeresen vizsgálja meg, hogy mely élelmiszerek és élelmiszerjellemzők érintettek leginkább az „élelmiszer-függőségben”. Konkrétan, a résztvevők teljesítik a YFAS-t, amely megvizsgálja az addiktív táplálkozás viselkedési mutatóit, és aztán felkérik, hogy azonosítsák, hogy mely ételeket tapasztalják a leginkább az YFAS-ban leírtaknak megfelelően, az 35 élelmiszerekből. feldolgozás, zsír és GL. Ezeket az érdekes táplálkozási jellemzőket a függőségi szakirodalom és a visszaélésszerű gyógyszerek farmakokinetikai tulajdonságai (pl. Dózis, felszívódási sebesség) alapján választottuk ki. Ez a megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy a résztvevők válaszai alapján rangsoroljuk az 35 élelmiszerek leginkább a függőséget okozó étkezési szokásokhoz leginkább társított ételeit. Ezen túlmenően, a jelenlegi tanulmány második része azt vizsgálja, hogy az élelmiszer-tulajdonságok milyen szerepet játszanak az addiktív táplálkozásban az élelmiszer feldolgozási szintjének, GL-nek és a zsír mennyiségének vizsgálata révén. Hasonlóképpen hierarchikus lineáris modellezést is használunk annak vizsgálatára, hogy az élelmiszer-attribútumok (pl. Zsírmennyiség) jobban kapcsolódnak-e az egyes személyek addiktív jellegű étkezési viselkedéséhez. Konkrétan azt vizsgáljuk, hogy a nem, a testtömeg-index (BMI) és a tünetek jóváhagyása az YFAS-nál befolyásolja-e az élelmiszer-attribútumok és az addiktív-szerű étkezés közötti kapcsolatot. Például a BMI-t nagyobb zsírt és sót tartalmazó élelmiszerek, pl.41]. Így a különböző táplálékjellemzők többé-kevésbé relevánsak lehetnek az addiktív táplálkozás szempontjából a résztvevő jellemzői alapján. Összefoglalva, a jelenlegi tanulmány a szakirodalomban meglévő szakadékot vizsgálja azzal, hogy megvizsgálja, hogy mely élelmiszerek vagy élelmiszerjellemzők kapcsolódnak az „élelmiszer-függőséghez”, és feltárja, hogy bizonyos élelmiszerjellemzők különösen relevánsak-e a nem, a BMI és az addiktív táplálkozási magatartások jóváhagyása alapján .

Tanulj egyet

Mód

Etikai nyilatkozat

A Michigani Egyetem Egészségügyi és Magatartási Tudományok Intézményi Felülvizsgálati Testülete jóváhagyta a jelenlegi tanulmányt (HUM00082154), és minden résztvevőtől írásos tájékoztatást kapott.

A résztvevők

A résztvevők közé tartoztak az 120 egyetemi hallgatók, akiket az egyetemen vagy a Michigani Egyetem Bemutató Pszichológiai Tantárgyából vettek fel. A szórólapokon felvett résztvevőket kompenzálták ($ 20), és a bevezető pszichológia témaköre alapján felvett személyeket kapták a kurzusra az idejükért. A résztvevők 18-ig 23-ig (átlagos = 19.27 év) SD 1.27% volt nő, 67.5% volt kaukázusi, 72.5% volt az ázsiai / csendes-óceáni-szigetek, 19.2% volt spanyol, 5% volt az afroamerikai, és az 4.2% más volt. A BMI a túlsúlytól az elhízottig terjedt (átlag = 2.4, SD = 3.20).

Eljárások és értékelési intézkedések

A résztvevők befejezték a YFAS [7], amely egy 25-elem önértékelő intézkedés, amely az addiktív-szerű étkezési szokásokat operatívan alkalmazza a DSM-IV kritériumai alapján. Az utasítások a YFAS-nak a résztvevőt elsődlegesen a zsírtartalmú és / vagy finomított szénhidrát-tartalmú élelmiszerekre gondolják, amikor a „bizonyos élelmiszerek” kifejezést a kérdésekben olvassák. Például az egyik kérdés azt mondja: „Idővel úgy találtam, hogy egyre többet kell fogyasztanom bizonyos élelmiszerekből, hogy megkapjam az érzést, amit akarok, mint például a csökkent negatív érzelmek vagy a nagyobb öröm”. leginkább addiktív módon fogyasztják. Az alapozás elkerülése érdekében eltávolítottuk a nyelvet a YFAS utasításaiban, amelyek azt mondták az egyéneknek, hogy magas zsírtartalmú és / vagy finomított szénhidrátokat tartalmazó élelmiszerekről gondoskodnak, és a következő mondattal helyettesítették: „Ha a következő kérdések„ bizonyos élelmiszerekről ”kérdeznek gondoljunk arra, hogy az elmúlt évben bármilyen élelmiszer volt, amiben problémád volt.

Ezután kifejlesztettünk egy kényszer választási feladatot, ahol a résztvevők rendelkezésére bocsátották a következő utasításokat: „Az előző kérdőív megkérdezte az egyes élelmiszerekkel kapcsolatban felmerülő problémákat. Érdekli, hogy mely ételek lehetnek legnehezebbek az Ön számára. A következő feladatban az élelmiszerekkel együtt kerül bemutatásra. Kérjük, válassza ki azt az élelmiszerelemet, amelynél valószínűbb, hogy problémát tapasztal. Egy példa arra, amit „problémákkal” értünk, gondot okoz az élelmiszer csökkentésére vagy az étel elvesztésének ellenőrzésére. Egy példa arra, hogy mit nem „problémával” értünk, az az érzés, hogy nem eléggé eszik az ételből. ”A résztvevőket egyidejűleg két ételfotóval mutatták be, az 35 összes ételének bankjából, és kiválasztotta, melyik az egyik nagyobb valószínűséggel „problémákat” tapasztal, amint azt a YFAS leírta. Az élelmiszerfotókat az elemet leíró szöveg kísérte (pl. Cookie), és ha bizonyos ételeket többféle módon fogyasztanak, ami jelentősen megváltoztathatja táplálkozási információkat, a vizsgált élelmiszer-megjelenítés típusának meghatározására a mutatókat használták. Például az uborkákat általában olyan zsírral töltött zöldségdipekkel fogyasztják. Így meghatároztuk, hogy érdekeltek a problémás étkezési magatartások valószínűsége az uborkákkal, amelyekhez nem csöpög. Mindegyik ételt az összes többi élelmiszerhez hasonlították a kényszer választási feladat végére. Ezután a résztvevők demográfiai információkat (etnikai hovatartozást, nemet, iskolai éveket és korosztályt) jelentettek, és az utolsó, a magasságot és a súlyt mérték.

Élelmiszerstimuláló készlet

Az élelmiszereket szisztematikusan választották ki a különböző feldolgozási szintekre (az 18-ételeket „magasan feldolgozott” kategóriába sorolták, melyet zsír- és / vagy finomított szénhidrát-tartalom (pl. Sütemény, csokoládé, pizza, chips) hozzáadásával jelöltek. „Nem feldolgozott” (pl. Banán, sárgarépa, dió), zsír (M = 17g, SD = 8.57, tartomány = 9.18 – 0), nátrium (M = 30mg, SD = 196.57, tartomány = 233.97 – 0), cukor (M = 885g, SD = 7.40, tartomány = 9.82 – 0), szénhidrátok (M = 33g, SD = 20.74, tartomány = 16.09 – 0), GL (M = 56, SD = 10.31, tartomány = 9.07 – 0), szál ( M = 29g, SD = 1.69, tartomány = 2.39 – 0), fehérje (M = 10g, SD = 7.89, tartomány = 11.12 – 0) és nettó szénhidrátok (pl. Gramm szénhidrátok mínusz gramm rost) (M = 43g, SD = 19.09, tartomány = 15.06 – 0) A főbb táplálkozási jellemzők közötti összefüggések: feldolgozás / zsír, r = 49, p > 0.05; feldolgozás / GL, r = 0.756, p <0.01; és zsír / GL, r = 0.239, p > 0.05. A feldolgozás és a GL közötti magas korreláció miatt ezeket egyidejűleg nem vettük fel egyetlen statisztikai modellbe sem. Az élelmiszerek nagyjából négy kategóriába sorolhatók: 1) magas zsír- és finomított szénhidrát / cukor tartalom (pl. Csokoládé, hasábburgonya), 2) magas zsírtartalmú, de nem finomított szénhidrát / cukor (pl. Sajt, szalonna), 3) sok finomított szénhidrát / cukor, de nem zsír (pl. perec, szóda) vagy 4) alacsony zsírtartalmú és finomított szénhidrátokban / cukorban (pl. brokkoli, csirke). Táplálkozási tényeket gyűjtöttek www.nutritiondata.com vagy az élelmiszeripari vállalatok weboldalain, és a szabványos adagméret alapján. A képeket digitálisan rendelkezésre álló táplálkozási forrásokból szereztük be, és a feladat során az E-Prime 2.0 szoftver segítségével bemutattuk [42]. Élelmiszereket fehér alapon színben mutattak ki és azonos méretűek voltak.

Adatelemzési terv

Az egyes élelmiszerek esetében az eredmény az volt, hogy milyen gyakorisággal választották az élelmiszert az YFAS által leírtak szerint, mint más élelmiszerek. Mivel minden egyes élelmiszer-elemet összehasonlítottak az összes többi élelmiszerrel a feladatban, az 34 az élelmiszer maximális számát jelentette problémásnak. Tehát minél problematikusabb volt az élelmiszer, annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy az élelmiszerfrekvencia-szám közeledik vagy elérte az 34-ot.

Eredmények és viták

Az YFAS tünetei 0-től 6-ig terjedtek (átlag = 1.85, SD = 1.33). Táblázat 1 megmutatja az egyes YFAS tünetek jóváhagyásának gyakoriságát. Az YFAS tünetszámát a BMI-hez társítottuk (r = 0.211, p = 0.020), de nem a nem. Jóllehet a YFAS tünetek számának szignifikáns összefüggése volt a BMI-val, az egyesülés nem volt elég nagy ahhoz, hogy aggályokat okozzon a multikollinearitás miatt. Táblázat 2 megadja az 35 élelmiszerelemek átlagos frekvenciaszámát és rangsorát. A feldolgozás szintje úgy tűnt, hogy a legbefolyásosabb tulajdonsága annak, hogy az élelmiszer-problémás, addiktív jellegű étkezési szokásokhoz kapcsolódott-e. Például a feladat során leggyakrabban választott tíz legjobb élelmiszer került feldolgozásra, hozzáadott mennyiségű zsír és finomított szénhidrát / cukor (pl. Csokoládé, pizza, sütemény). Továbbá tizenhárom feldolgozatlan élelmiszer alkotja a lista alját, ami azt jelenti, hogy ezek az élelmiszerek a legkevésbé kapcsolódnak a YFAS-ban leírt problémákhoz.

Letöltés: 

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (124KB)

• TIFF

  eredeti kép (634KB)

2 táblázat. Első vizsgálat: Átlagos gyakorisági szám, hogy milyen gyakran választották ki az élelmiszert problematikusnak.¹

doi: 10.1371 / journal.pone.0117959.t002

A hipotézis szerint az erősen feldolgozott élelmiszerek (hozzáadott zsír és / vagy finomított szénhidrátok) leginkább az addiktív táplálkozás viselkedési mutatóival kapcsolatosak. A második vizsgálat azt vizsgálta, hogy az élelmiszerek milyen szerepet játszanak az addiktív táplálkozásban egy reprezentatívabb, változatosabb mintában. Ezenkívül olyan kimeneti változót használtunk, amely lehetővé tette számunkra, hogy hierarchikus lineáris modellezést alkalmazzunk [43] és vizsgálja meg, hogy az egyéni különbségek mérsékeltek-e, hogy melyik élelmiszer-attribútumot jelentették problémásnak, és kapcsolódnak az addiktív-szerű viselkedés viselkedési mutatóihoz.

2. tanulmány

Mód

Etikai nyilatkozat

A Michigani Egyetem Egészségügyi és Magatartási Tudományok Intézményi Felülvizsgálati Testülete jóváhagyta a jelenlegi tanulmányt (HUM00089084), és minden résztvevőtől írásos tájékoztatást kapott.

A résztvevők

Összesen 398 résztvevőket alkalmaztak az Amazon mechanikus Turk (MTurk) munkatársaival, hogy elkészítsenek egy tanulmányt az étkezési szokásokról, és az idejükért kifizették ($ 0.40), ami összehasonlítható kompenzáció más tanulmányokhoz az MTurk segítségével [44]. Paolacci és Chandler [44] megjegyezte, hogy bár az MTurk munkásállománya nem országosan reprezentatív, változatos, és helyettesítheti vagy kiegészítheti a hagyományos kényelmi mintákat. Az egyéneket kizárták az elemzésből, ha a lehetséges határokon kívüli információkat jelentettek (n = 1) (pl. Az 900 font súlya), a megadott korhatáron kívül a megadott 18 – 65 tartományon kívül (n = 8), a nem (nemn = 3) vagy a „fogási kérdések” helytelen megválaszolása (n = 2), amely megpróbálta azonosítani azokat a személyeket, akik válaszokat adtak a kérdéselemek elolvasása nélkül. Résztvevők (n = 384) 18-ről 64-re (átlag = 31.14, SD 9.61% volt férfi, 59.4% volt kaukázusi, 76.8% volt ázsiai vagy csendes-óceáni szigetek, 12% volt afroamerikai, 8.9% volt spanyol, és 6.5% más volt. A BMI-t, a magasság és a súly önmagukban jelentették alapján számították, az alsúlytól az elhízottig terjedt (átlag = 2.8, SD = 6.21) és az YFAS tünetei az 0-től 7-ig terjedtek (átlag = 2.38, SD = 1.73). Táblázat 1 megmutatja az egyes YFAS tünetek jóváhagyásának gyakoriságát. Az YFAS tünetszámát a BMI-hez társítottuk (r = 0.217, p <0.001), de nem nem.

Eljárások és értékelési intézkedések

A résztvevők befejezték a fent említett YFAS-verziót, amely nem tartalmazta az élelmiszer-alapozó információkat, és bemutatták azokat az utasításokat, amelyek a kényszer választási feladat adaptált változatára vonatkoztak az 1. tanulmányban. Ahelyett, hogy összehasonlítanánk az egyes ételeket egymással, a résztvevőket arra kérték fel, hogy értékeljék, milyen valószínűséggel szembesülnek az YFAS által leírt problémák az 35 minden egyes 1 (nem egyáltalán problematikus) Likert-skáláján lévő 7-étével (rendkívül problematikus). A demográfiai adatokat (etnikai hovatartozás, nem, jövedelem és életkor) és az önmagában jelentett magasságot és súlyt is összegyűjtöttük.

Adatelemzési terv

Hierarchikus lineáris modellezés robusztus szabványhibákkal [43] az élelmiszerek táplálkozási jellemzői és az élelmiszer-besorolások közötti kapcsolat elemzésére használták. Kétszintű regressziós analízist végeztünk, amely az 35 élelmiszerek első szintjén szereplő résztvevői minősítéséből állt, a második szintű 384 résztvevők között. Ez az analitikus megközelítés lehetővé tette számunkra, hogy értékeljük az 1-et az élelmiszer-specifikus jellemzőknek a minősítésre gyakorolt ​​hatására, ami azt jelenti, hogy az élelmiszer az addiktív táplálkozás (első szint) és az 2 viselkedési indikátoraihoz kapcsolódik, a résztvevőspecifikus az élelmiszer-specifikus jellemzők és az élelmiszer-besorolások közötti kapcsolat jellemzői (a második szinten).

Eredmények

Táblázat 3 a rangsorban az egyes élelmiszerekhez rendelt átlagos minősítést adja meg. A magasabb besorolású élelmiszerek olyan problémát jelentettek, mint amit az YFAS-ban leírt addiktív táplálkozási szokások mutatnak. Az első vizsgálatnak megfelelően a nagymértékben feldolgozott élelmiszerek vagy a hozzáadott zsírt és / vagy finomított szénhidrátokat tartalmazó élelmiszerek leginkább addiktív táplálkozási szokásokhoz kapcsolódtak. A lista tetején található tíz élelmiszer közül kilencet nagyon feldolgozottak és magasan zsír- és finomított szénhidrátokban. A szóda (nem étrend) kivétel volt, amely magasan feldolgozott és finomított szénhidrátokban magas, de nem zsír.

Letöltés: 

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (120KB)

• TIFF

  eredeti kép (623KB)

3 táblázat. Második tanulmány: Az 7-pont Likert-skála szerinti átlagos élelmiszer-besorolás (1 = egyáltalán nem problematikus, 7 = rendkívül problematikus).¹

doi: 10.1371 / journal.pone.0117959.t003

Élelmiszer értékelések és feldolgozás

Az első szintű egyenletben a feldolgozott (nagy feldolgozású és feldolgozatlan) feldolgozott dummy-kódolt változót az egyes résztvevők élelmiszer-besorolásainak fő hatásaként határozták meg.

Egyszintű egyenlet az élelmiszer besorolásának előrejelzőjeként történő feldolgozásához:

Az első szintű egyenlet elfogása (β₀) úgy értelmezhető, mint a modell-előrejelzett élelmiszer-besorolás, ha a feldolgozási változó nulla, ami egy feldolgozatlan élelmiszerre utal. Ebben az esetben a modell az 2.147 besorolását egy feldolgozatlan élelmiszerre számítja. A részleges lejtő (β₀) azt jelzi, hogy a feldolgozási szint milyen hatást gyakorol az élelmiszer értékelésére. Ebben a szint-egy modellben az 0.689 értéke β₁ azt jelezné, hogy az élelmiszer minősítése az 0.689-pontokkal növekszik a feldolgozatlan élelmiszerekhez képest.

A chi-négyzetes tesztek jelentős eltéréseket mutattak az első és második szint közötti megszakítási és hasznosítási paraméterben (feldolgozás). χ²(383) = 2172.10 és 598.72, p <0.001. Ez azt jelenti, hogy a résztvevő-specifikus jellemzők hatással voltak az élelmiszer feldolgozási szintje és az élelmiszer-minősítések közötti összefüggésre. Így a második szintű elemzéseket végeztük, és mindkét paramétert véletlenszerű hatásként kezeltük.

A kétszintű egyenletek megvizsgálják, hogy a két véletlenszerű szint-1 paraméterre vonatkozóan a résztvevőspecifikus változók előrejelzői merültek-e fel. Megvizsgáltuk a BMI (centrált), YFAS tünetszám (középen) és a nemek (dummy-kódolás) résztvevő-specifikus előrejelzőit. A kétszintű egyenletek közötti értelmezések (γ₀₀ és a γ₁₀) úgy értelmezzük, mint az egyes szint-one paraméterek átlagértékét egy résztvevő számára, amelynek átlagértékei (vagy nulla, ha a dummy kódolva) minden szinten két előrejelzőnél vannak. Például, γ₁₀ az átlagos BMI és a tünetek számának egy férfi (nem = 0) résztvevőjének az élelmiszer-minősítésekre gyakorolt ​​átlagos hatását jelzi. Továbbá, a kétszintű egyenlet részleges lejtései megmérik a feldolgozás hatását az egy egységnyi növekedéssel összefüggő, a két szintű résztvevőspecifikus prediktorhoz tartozó élelmiszerminősítésekre. Például, γ₁₂ úgy értelmezzük, mint a feldolgozás hatásának változását, amely az YFAS-ra jóváhagyott minden további tünet esetében következik be, és a második szintű prediktorokat átlagértékükön tartja.

Kétszintű egyenletek az egyszintű paraméterek résztvevőspecifikus előrejelzőire

Az átlagos élelmiszer-besorolás γ₀₀ 2.241 volt; az átlagos résztvevő a feldolgozatlan élelmiszereket átlagosan 2.241 értéket adott a Likert skálán az 1-től az 7-ig. A kihasználtsági paraméterek elfogadásának vizsgálata azt sugallta, hogy a feldolgozás jelentős hatással van az átlagos résztvevő élelmiszer-besorolására. Az effektusméreteket Oishi és munkatársai által ajánlott eljárásokkal számítottuk ki [45]. A feldolgozás nagy, pozitív előrejelzője annak, hogy milyen mértékben jelentették az élelmiszert problémásnak, és függőséget okozó étkezési szokásokhoz kapcsolódtak (γ₁₀ = 0.653, d = 1.444, p <0.001). A résztvevők átlagos élelmiszer-besorolása egy magasan feldolgozott élelmiszer esetében 0.653 ponttal volt magasabb, mint a feldolgozatlan élelmiszereké. Más szavakkal, az átlagos résztvevő a feldolgozatlan élelmiszerek esetében 2.241, a magasan feldolgozott élelmiszerek esetében pedig 2.894 minősítést jelentett (2.241 + 0.653). Így a modell azt sugallja, hogy a résztvevők több magatartásmutatóról számoltak be az addiktív jellegű evés mellett a magasan feldolgozott ételek mellett.

A YFAS tünetszámlása mérsékelt-nagy, pozitív feldolgozója volt a feldolgozatlan élelmiszerek problémás élelmiszer-besorolásának, amikor a BMI-t és a nemet ellenőrzik (γ₀₁ = 0.157, d = 0.536, p <0.001). A nem is kicsi, pozitív előrejelzőként jelent meg arra nézve, hogy a feldolgozatlan élelmiszer problémásnak minősül-e, a férfiak több problémát jelentenek a feldolgozatlan élelmiszerekkel, mint a nők (γ₀₃ = -0.233, d = 0.236, p <0.022). A feldolgozás első szintű paraméterének két résztvevőspecifikus előrejelzője jelent meg. A BMI kicsi, pozitív előrejelző volt a magasan feldolgozott élelmiszerek élelmiszer-besorolására nézve, amikor az YFAS tüneteinek és nemének hatásait kontrollálták (γ₁₂ = 0.012, d = 0.235, p = 0.023); A BMI növekedése a magasan feldolgozott élelmiszerekre vonatkozó megnövekedett problémás élelmiszer-besorolásokkal társult. Emellett a YFAS tünetek száma kicsi-közepes, pozitív prediktorként jött létre az élelmiszer-besorolásra gyakorolt ​​hatás hatására a BMI és a nemek (γ₁₁ = 0.063, d = 0.324, p = 0.002); a tünetek számának minden egyes egységének növekedését egy magasan feldolgozott élelmiszer minősítés 0.063 növekedésével társították. Így az addiktív táplálkozási problémákra vonatkozó élelmiszer-besorolások jelentésekor a feldolgozás szintje különösen fontos volt a megnövekedett BMI-t és az addiktív táplálkozás tüneteit mutató egyének esetében. Végül, a nem nem volt szignifikánsan összefüggésben a feldolgozás egyik szintjével.

Élelmiszer értékelések, zsír és GL

Ezután megvizsgáltuk, hogy milyen további élelmiszer-attribútumok növelik az YFAS által meghatározott bizonyos élelmiszerekkel kapcsolatos problémák valószínűségét. A multikollinearitás mérséklése és az élelmiszerek jellemzőinek az addiktív táplálkozáshoz leginkább kapcsolódó tulajdonságainak megszerzése érdekében egy második modellt dolgoztunk ki, amely nem tartalmazza a feldolgozást. A függőségi szakirodalom alapján ez a második modell az érdeklődésre számot tartó zsír- és GL-t határozta meg, mivel mindkettő potenciális következményekkel járhat az adagolásra és az abszorpció sebességére. Pontosabban, a magasan feldolgozott élelmiszerek növelik a zsír és / vagy finomított szénhidrátok adagját (vagy mennyiségét). Továbbá a GL nemcsak a finomított szénhidrátok dózisát, hanem azt is, hogy milyen mértékben szívódik fel a rendszerben. Ezek az élelmiszer-tulajdonságok tehát úgy tűnik, hogy megragadják a potenciálisan farmakokinetikai hasonlóságokat a magasan feldolgozott élelmiszerek és a visszaélésszerű gyógyszerek között.

Az első szintű egyenlet két fő hatást mutatott a problémás, addiktív jellegű étkezési viselkedés résztvevőinek élelmiszer-besorolására: zsír (középre) és GL (középre). Az első szintű egyenlet elfogása (β₀) tükrözi az átlagos zsírtartalmú és átlagos GL-tartalmú élelmiszerek modell-előrejelzett élelmiszer-besorolását. A részleges lejtők (β₁ és a β₂) a zsír és a GL hatását az élelmiszer-besorolásokra értelmezik.

Egyszintű egyenlet a zsírra és a GL-re, mint az élelmiszer értékelésének előrejelzője

A chi-négyzetes tesztek jelentős különbségeket mutattak a résztvevők által a GL-ben változó élelmiszerek értékelései között. χ² (383) = 524.218, p <0.001, de nem zsír gramm (χ² (383) = 404.791, p = 0.213). Ezért csak a résztvevőspecifikus előrejelzőket vizsgáltuk az elfogásról és a GL-ről. Mindhárom paramétert véletlenszerű hatásnak tekintettük. Ugyanez a két szintű prediktor (azaz a YFAS tünetei, a BMI, a nem) került be a modellbe, hogy megvizsgáljuk a GL hatásának változását a résztvevő-specifikus jellemzők alapján.

Kétszintű egyenletek az egyszintű paraméterek résztvevőspecifikus előrejelzőire

A 2. szintű paraméterek átlagértékeivel (vagy nulla, ha a dummy kódolt) résztvevő az átlagos zsír- és GL-értékű élelmiszerelem 2.62 átlagát jelezte (γ₀₀). A zsírtartalom az élelmiszerek minősítésének nagy, pozitív előrejelzője volt (γ₁₀ = 0.025, d = 1.581, p <0.001), ami azt jelenti, hogy egy étel besorolása az addiktív étkezési problémákra 0.025-rel nőtt minden egyes egységnyi zsírgramm-növekedésnél az átlagos értéktől. Más szavakkal, az emelkedett zsírtartalmú ételek összefüggésbe hozhatók az addiktív szerű étkezési problémákkal. Noha a nátriumot az addiktív szerű étkezés másik fontos hozzájárulójának javasolták, a nátrium és a zsír közötti multikollinearitás megakadályozza, hogy ezek a változók ugyanabba a modellbe kerüljenek (r = .623, p <0.001). A zsírt és a nátriumot függetlenül értékeltük, és bár mindkettő szignifikáns volt az első szintű előrejelző tényezők között, megállapítottuk, hogy a zsírnak nagyobb a hatása, mint a nátriumnak (zsír: d = 1.853, p <0.001; nátrium: d = 1.223, p <0.001). Így a második modellben a zsírt használták fel.

A GL az élelmiszer-besorolások nagy és pozitív előrejelzője volt (γ₂₀ = 0.021, d = 0.923, p <0.001), ami azt jelzi, hogy egy élelmiszer értékelési problémás étkezési magatartása 0.021-rel emelkedett a GL minden egyes egységnyi növekedése esetén az átlagtól. Továbbá azt tapasztaltuk, hogy a GL-nek szignifikánsan nagyobb a hatásmérete, mint akár a cukornál, akár a nettó szénhidrátoknál, ha a második modellünkbe zsírral helyeztük (GL: d = 0.923; cukor: d = 0.814; nettó szénhidrátok: d = 0.657). Így úgy tűnik, hogy a GL, amely rögzíti a finomított szénhidrátok mennyiségét és azt is, hogy milyen gyorsan felszívódnak a rendszerben, különösen a problémás étkezéshez kapcsolódik, amint azt az YFAS meghatározza.

A YFAS tünetszámlálása egy nagy, pozitív prediktor volt az élelmiszerek átlagos átlagos zsírtartalmú élelmiszerekre és GL-re, a BMI és a nemi hatások ellenőrzésére.γ₀₁ = 0.180, d = 0.645, p <0.001) A résztvevő-specifikus variabilitási előrejelzők jelentek meg a GL első szintű paraméteréhez. Az YFAS tünetek száma egy kicsi, pozitív előrejelzője volt az étel besorolásának a GL alapján, amikor a BMI-t és a nemet kontrollálták (γ₂₁ = 0.003, d = 0.297, p = 0.004); mindegyik egységet a tünetek számának megerősítésében az élelmiszer-osztályozás 0.003 növekedése jelentett egy átlagos GL értékkel. Így a problémás táplálkozási magatartás bejelentésekor a GL különösen fontos volt az addiktív táplálkozás tüneteit jelentő egyének számára. A nemek és a BMI nem kapcsolódtak szignifikánsan a GL-hez kapcsolódó élelmiszerek értékeléséhez.

Összegzésként

Összefoglalva, a feldolgozás szintje a problémás, addiktív-szerű étkezési szokások nagy, pozitív előrejelzőjeként jött létre. Az YFAS tünetei és a nemek (férfiak) előre jelezték, hogy az egyén jelentett problémát jelent-e egy feldolgozatlan élelmiszerrel. Továbbá az YFAS tünetek száma és a BMI egyaránt pozitív prediktorként jött létre a magasan feldolgozott élelmiszerek és a problémás táplálkozási magatartások közötti kapcsolatra vonatkozóan, amint azt az YFAS jelezte. Így a megnövekedett BMI-vel rendelkező személyek és / vagy az addiktív-szerű tünetek tünetei nagyobb valószínűséggel jelentik, hogy addiktív viselkedést tapasztalnak a magasan feldolgozott élelmiszerekben. Ezen túlmenően a zsír és a GL a problémás élelmiszer-besorolások jelentős előrejelzői voltak. Az YFAS tünetek száma az „átlagos” élelmiszerek élelmiszer-besorolásának pozitív előrejelzőjeként jött létre a zsír- és GL-értékek átlagos grammjaival. Végül, a GL különösen a magas fokú YFAS-tünetszámú egyének problémás élelmiszer-besorolására utalt, ami azt jelenti, hogy az addiktív-szerű táplálkozási magatartást támogató egyének különösen nagy valószínűséggel jelentenek problémákat a magas GL-ételekkel.

Megbeszélés

Bár az „élelmiszer-függőség” bizonyítéka továbbra is növekszik, a korábbi tanulmányok még nem vizsgálták meg, hogy az élelmiszerek vagy az élelmiszer-tulajdonságok valószínűleg milyen szerepet játszanak az addiktív táplálkozásban. Az egyes élelmiszerekben potenciálisan addiktív profil azonosítása fontos az „élelmiszer-függőség” konstrukció megértéséhez és a közegészségügyi oktatás és az élelmiszer-politikai kezdeményezések tájékoztatásához.46-48].

Az egyetemi hallgatók egy mintájában megfigyeltük, hogy a magasan feldolgozott élelmiszerek, amelyek hozzáadott zsírt és / vagy finomított szénhidrátokat tartalmaznak (mint a fehér liszt és a cukor), leginkább addiktív táplálkozási szokásokhoz kapcsolódnak. Emellett feltételeztük, hogy az élelmiszer zsír grammjai és a GL is prediktívek lehetnek az addiktív anyagok farmakokinetikája alapján (pl. Dózis, gyors felszívódási sebesség). Ezt a második vizsgálatban egy sokkal változatosabb résztvevőmintával vizsgáltuk, amely valóban a feldolgozást, a zsírt és a GL-ot találták arra, hogy előre jelezzék, hogy egy élelmiszer összefügg-e problémás, addiktív jellegű étkezési viselkedéssel, amint azt a YFAS leírta. Továbbá a megnövekedett BMI- és / vagy YFAS-tünetszámú egyéneknél nagyobb nehézségek merültek fel a magasan feldolgozott élelmiszerekkel kapcsolatban, és a férfiak jelezték, hogy a feldolgozatlan élelmiszerek (pl. Steak, dió, sajt) problémásabbak voltak, mint a nők. Bár az addiktív-szerű fogyasztók általában több problémát jelentettek, a magas GL különösen arra utalt, hogy az élelmiszer-függőség-függő tüneteket támogató résztvevők esetében az élelmiszer-függőség-függő táplálkozási viselkedés volt-e. és hogy egy élelmiszer problémás, addiktív-szerű evéshez köthető-e.

Élelmiszer-specifikus jellemzők

Feldolgozás

Úgy tűnik, hogy a feldolgozás lényeges megkülönböztető tényező, hogy az élelmiszert az addiktív táplálkozás viselkedési mutatóival társítják-e. A magasan feldolgozott élelmiszerek zsírok és / vagy finomított szénhidrátok (például fehér liszt és cukor) hozzáadásával különösen előnyösek. A főzés vagy a keverés során a feldolgozás egyik formája, a főtt vagy kevert, de hozzáadott zsírt és / vagy finomított szénhidrátokat nem tartalmazó élelmiszerek (pl. Steak) nem minősülnek a jelenlegi vizsgálatban magasan feldolgozottnak. A jelenlegi megállapítások támogatják és kiterjeszti a preklinikai irodalmat [7,49,50] annak bizonyításával, hogy az élelmiszerek nem egyformán érintettek az addiktív-szerű étkezésben, és a magasan feldolgozott élelmiszerek, amelyek nem fordulnak elő a természetben, a leginkább problémásnak tűnnek, amint azt a YFAS írja le. Így úgy tűnik, hogy egy feldolgozatlan élelmiszer, mint például egy alma, kevésbé valószínű, hogy addiktív jellegű reakciót vált ki, mint egy erősen feldolgozott élelmiszer, például egy süti. Az a megállapítás, hogy a feldolgozás volt a legjellemzőbb tényező arra vonatkozóan, hogy az élelmiszer-függőség-függő táplálkozási szokásokhoz kapcsolódik-e, az előzetes bizonyíték arra vonatkozóan, hogy az élelmiszerek milyen szerepet játszanak az „élelmiszer-függőség kialakításában”. az élelmiszer-függőség „megfelelőbb„ magasan feldolgozott élelmiszer-függőség ”címmel.

Glikémiás terhelés (GL)

Bár a feldolgozás szintje nagy, pozitív előrejelzője annak, hogy az élelmiszer valószínűleg az addiktív táplálkozásban is szerepet játszhat-e, meg kellett vizsgálni, hogy a magasan feldolgozott élelmiszerekhez kapcsolódó élelmiszer-jellemzők függenek-e az étkezési problémáktól. Az élelmiszer GL nemcsak az élelmiszerekben lévő finomított szénhidrátok mennyiségét tükrözi, hanem azt is, hogy milyen sebességgel szívódik fel a rendszer. Hasonlóképpen jól ismert, hogy függőséget okozó anyagok esetén egy addiktív szer koncentrált dózisa és gyors felszívódási sebessége növeli az addiktív potenciált. A korábbi kutatások azt sugallták, hogy a magasabb GL-vel rendelkező élelmiszerek képesek a jutalmú neurális áramkörök (pl. Striatum) aktiválására, hasonlóan az addiktív anyagokhoz, és növekvő vágy és éhség, ami túlmelegedéshez vezethet [23,24,51,52]. Így feltételeztük, hogy az élelmiszer GL, a fogyasztás után a vércukor-spike mérése, az addiktív táplálkozás előrejelzésére utal. Megfigyeltük, hogy a GL nagy, pozitív előrejelzője annak, hogy az élelmiszert jelentették-e problémásnak, amit az YFAS határozott meg. Továbbá azt tapasztaltuk, hogy a függőséget okozó étkezéshez kapcsolódó problémák esetén a GL ennél sokkal prediktívabb volt, mint a cukor vagy a nettó szénhidrát tartalom. Úgy tűnik tehát, hogy nem csak a finomított szénhidrátok mennyisége (mint a fehér liszt és a cukor) egy élelmiszerben, hanem a gyors felszívódási sebesség a rendszerbe, ami a legjelentősebb előrejelző, hogy egy adott élelmiszer kapcsolódik-e. az addiktív táplálkozás viselkedési mutatóival.

Zsír

Azt is feltételeztük, hogy a zsír gramm mennyisége fontos lenne, ha megjósolnánk, hogy egy élelmiszer az addiktív táplálkozással kapcsolatos problémákhoz kapcsolódik-e. Korábbi vizsgálatok azt mutatják, hogy a zsír fokozhatja a száj ízét és aktiválhatja a szomatoszenzoros agyi régiókat [53,54]. A jelenlegi tanulmányban azt tapasztaltuk, hogy a nagyobb zsírtartalom a problémás, addiktív-szerű evés nagy, jelentős előrejelzője volt. Továbbá úgy tűnik, hogy a nagyobb zsírmennyiség növelheti annak valószínűségét, hogy az élelmiszert problémásan fogyasztják, függetlenül az egyéni különbségektől, és nem egyedülállóan azok számára, akik az élelmiszerek függőséget okozó módon fogyasztanak.

Egyéni különbségi tényezők

YFAS

A YFAS tünetei a feldolgozatlan élelmiszerek függőséget okozó étkezési problémáira és az átlagos zsírtartalmú élelmiszerekre és a GL-re vonatkoznak. Így a megnövekedett YFAS-pontszámmal rendelkező egyének általában több problémás étkezési viselkedést tapasztalhatnak, mint azok, akik nem jelentenek táplálékfogyasztást addiktív módon. A YFAS tünetek száma szintén kis-közepes, pozitív prediktor volt a problémás élelmiszer-besorolás és a feldolgozás közötti kapcsolatra. Más szavakkal, az addiktív táplálkozás tüneteit támasztó egyének különösen nagy valószínűséggel jelentettek problémákat, amint azt az YFAS jelezte, erősen feldolgozott élelmiszerekkel, ami összhangban van azzal a feltételezéssel, hogy ezek az élelmiszerek nagyobb addiktív potenciállal rendelkezhetnek.

A YFAS tünetei szintén a GL és a problémás élelmiszer-besorolások közötti fokozott összefüggéshez kapcsolódtak. Más szavakkal, az addiktív táplálkozás tüneteit támogató egyének egyre nagyobb nehézséget okoztak a gyorsan felszívódó finomított szénhidrátokat tartalmazó élelmiszerekben, amelyek nagy vércukorszintet eredményeznek. Ez megerősíti az abszorpció mértékének közös fontosságát a potenciálisan függőséget okozó élelmiszerekben és a visszaélésszerű gyógyszerekben. Érdekes, hogy a magas glikémiás indexű (GI) élelmiszerek problematikus fogyasztása, a GL-hez kapcsolódó vércukor-csúcs egy másik mérőeszköze a műtét utáni bariatriás betegeknél újonnan kialakuló anyaghasználati zavarok kialakulásához kapcsolódik, és a magas GI-élelmiszerek fogyasztás után aktiválhatják a jutalomhoz kapcsolódó agyterületeket (pl. nucleus accumbens, striatum) [23,55]. Ez további bizonyítékot szolgáltat a GL és a vércukorcsúcs szerepére az egyes élelmiszerekre adott potenciálisan függő válaszok tapasztalatában.

Az addiktív-szerű táplálkozási magatartás megerősítése nem volt összefüggésben a zsírtartalom és a problémás élelmiszer-besorolások viszonyával. Előfordulhat, hogy az emberek általában nagy zsírtartalmú élelmiszerek problémás fogyasztását jelentik, de a zsír kevésbé előrejelzi, hogy valaki valóban tapasztal-e függőséget okozó folyamatot bizonyos élelmiszerekre válaszul. Ezt támasztják alá olyan állatmodellek is, amelyek azt mutatják, hogy az étrendből eltávolított szacharózra adott válaszként megfigyelhető az additív folyamat markere.32]. A jelenlegi vizsgálatban úgy tűnik, hogy a zsír mennyisége azt jelzi, hogy az élelmiszer-különbségektől függetlenül problémát jelent-e az élelmiszer, de nem függ össze erősen az addiktív táplálkozási magatartással. Ez arra enged következtetni, hogy a zsír általános túlzott hajlammal járhat, ami közegészségügyi következményekkel járhat a problémás étkezés megelőzésére és kezelésére. Emellett sok hozzáadott zsírt tartalmazó magasan feldolgozott élelmiszer gyakran tartalmaz hozzáadott finomított szénhidrátokat (pl. Csokoládé, hasábburgonya). Így további kutatásra van szükség a zsír és a finomított szénhidrátok / GL egyedi prediktív erejének szétválasztására.

BMI és nemek

A BMI kismértékű, pozitív prediktor volt arra nézve, hogy egy erősen feldolgozott élelmiszer problémás, addiktív-szerű evéshez köthető-e. Ez arra utal, hogy a feldolgozás nem csak növeli az élelmiszer „addiktív potenciálját”, hanem szerepet játszik az elhízás járványában is. A megemelt BMI nem volt összefüggésben a zsír vagy a GL kapcsolatával az élelmiszer-besorolásokkal. A jelenlegi tanulmány megállapította, hogy a férfiak több problémát jelentettek a feldolgozatlan élelmiszerekkel (pl. Steak, sajt), mint a nők, ami arra utal, hogy a férfiak problémás étkezési viselkedést tapasztalhatnak az élelmiszerek szélesebb körével.

korlátozások

A jelenlegi tanulmánynak bizonyos korlátai voltak. Először, a második tanulmány adatait az Amazon MTurk segítségével gyűjtöttük össze. Míg a résztvevő mintája reprezentatívabb volt, mint a tanulmányi egyetemi hallgatók száma, nem tekinthető országosan reprezentatív mintának [56] és a replikáció növelheti az általánosíthatóságot. Hasonlóképpen, mivel a jelenlegi tanulmányok a főiskolai hallgatókat és a felnőtteket vizsgálták, a megállapítások nem alkalmazhatók nem főiskolai hallgatókra vagy fiatalokra. Ezen túlmenően az élelmiszer-rangsorok száma korlátozott volt. Azok a élelmiszerek, amelyeket jelentettek a leginkább problémásnak, átlagosan magasabbak voltak, mint az 4, ami azt jelenti, hogy az élelmiszer nem volt átlagosan rendkívül problematikus (7 pontszám). Intuitív módon ez értelme van, hiszen mintánk olyan személyektől függ, akik nem jelentenek addiktív jellegű étkezési tüneteket azokra, akik megfelelnek az „élelmiszer-függőség diagnosztikai kritériumai” -nak. A jövőbeni tanulmányok figyelembe vehetik a címke nagyságának skálázását [57]. A Likert-skálaihoz képest a címke nagyságrendezési megközelítései megpróbálják kezelni a problémás evés észlelt súlyosságának egyéni különbségeit, amelyek a patológia szintjén eltérhetnek. Végül nem gyűjtöttünk megfigyelési adatokat az élelmiszerek elfogyasztásának gyakoriságának felmérésére, ami fontos lépés a kutatásban. Az is ismeretlen, hogy a fogyasztás kontextusa (pl. Snack, étkezés, binge epizód) befolyásolhatja-e, hogy az élelmiszer-függőség-függő táplálkozás viselkedési mutatóihoz kapcsolódik-e. Így a jelenlegi megállapítások csak a résztvevők jelentéseire korlátozódnak, hogy bizonyos élelmiszerek függőséget okozó étkezési szokásokhoz kapcsolódnak-e. Végül a magasságot és a súlyt a második vizsgálatban maguk jelentették, ami pontatlansághoz vezethet. Míg több tanulmány kimutatta, hogy az önmagukban jelentett magasság és súly erősen korrelál a közvetlen mérésekkel [58,59], a további kutatások fontolóra vehetik a közvetlen mérés alkalmazását.

Következtetések

Összefoglalva, a jelenlegi tanulmány megállapította, hogy a magasan feldolgozott élelmiszerek, hozzáadott mennyiségű zsírt és / vagy finomított szénhidrátot (pl. Cukor, fehér liszt), valószínűleg az addiktív táplálkozás viselkedési mutatóival társultak. Emellett a magas GL-tartalmú élelmiszerek különösen az addiktív táplálkozási problémákhoz kapcsolódtak az egyének számára, akik megerősítették az „élelmiszer-függőség tüneteit”. Az addiktív-szerű étkezési viselkedés tüneteit támogató személyek jobban hajlamosak lehetnek a magas GL-ételek nagy vércukorszintjére, ami összhangban van a dózis és az abszorpciós sebesség fontosságával a kábítószerek kábítószer-függőségi potenciáljában. Összességében a megállapítások előzetes bizonyítékot szolgáltatnak az „élelmiszer-függőségben” érintett élelmiszerekre és élelmiszer-tulajdonságokra, valamint a visszaélések és a magasan feldolgozott élelmiszerek farmakokinetikai tulajdonságai közötti javasolt párhuzamokra. Az „élelmiszer-függőség” értékelésének fontos következő lépéseként a jövőbeni tanulmányoknak a biológiai válaszok mérésével és a magasan feldolgozott élelmiszerekkel kapcsolatos táplálkozási szokások közvetlen megfigyelésével is bővíteniük kell a jelenlegi megállapításokat annak érdekében, hogy megvizsgálják, hogy az addiktív-szerű mechanizmusok, például a kivonás és tolerancia.

Köszönetnyilvánítás

Köszönjük Kathy Welch-nek, aki korábban a Michigan Egyetem Statisztikai Konzultációs és Kutatási Központjában, az adatok elemzésében nyújtott segítségért Kendrin Sonneville-nek, a Michigan Egyetem Egészségügyi Főiskola humán táplálkozási programjának egyetemi tanára, táplálkozási szakértelme, Susan Murray, a Dr. Avena laboratóriumának tagja a Columbia Egyetemen, átgondolt visszajelzéseiért, valamint az Élelmiszer- és Függőségtudományi és Kezelési Laboratórium kutatási asszisztenseinek az adatgyűjtéshez nyújtott segítségért.

Szerzői hozzájárulások

Megtervezték és tervezték a kísérleteket: ES AG. A kísérleteket elvégezte: ES AG. Az adatok elemzése: ES AG. Hozzájárult reagensek / anyagok / elemző eszközök: NA AG. Írta a dokumentumot: ES NA AG.

Referenciák

1. 1. Wang Y, Beydoun MA, Liang L, Caballero B, Kumanyika SK (2008) Minden amerikai túlsúlyos vagy elhízott lesz? Az amerikai elhízás-járvány előrehaladásának és költségeinek becslése. Elhízás 16: 2323 – 2330. doi: 10.1038 / oby.2008.351. PMID: 18719634
   • Cikk megtekintése
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2. Mokdad AH, Serdula MK, Dietz WH, Bowman BA, Marks JS et al. (2000) Az Egyesült Államokban az elhízás folyamatos járványa. JAMA 284: 1650 – 1651. pmid: 11015792 doi: 10.1001 / jama.284.13.1650
3. Cikk megtekintése
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Cikk megtekintése
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. Cikk megtekintése
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. Cikk megtekintése
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. Cikk megtekintése
16. PubMed / NCBI
17. Google Scholar
18. Cikk megtekintése
19. PubMed / NCBI
20. Google Scholar
21. Cikk megtekintése
22. PubMed / NCBI
23. Google Scholar
24. Cikk megtekintése
25. PubMed / NCBI
26. Google Scholar
27. Cikk megtekintése
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Cikk megtekintése
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. Cikk megtekintése
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. Cikk megtekintése
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. Cikk megtekintése
40. PubMed / NCBI
41. Google Scholar
42. Cikk megtekintése
43. PubMed / NCBI
44. Google Scholar
45. Cikk megtekintése
46. PubMed / NCBI
47. Google Scholar
48. Cikk megtekintése
49. PubMed / NCBI
50. Google Scholar
51. Cikk megtekintése
52. PubMed / NCBI
53. Google Scholar
54. Cikk megtekintése
55. PubMed / NCBI
56. Google Scholar
57. Cikk megtekintése
58. PubMed / NCBI
59. Google Scholar
60. Cikk megtekintése
61. PubMed / NCBI
62. Google Scholar
63. Cikk megtekintése
64. PubMed / NCBI
65. Google Scholar
66. Cikk megtekintése
67. PubMed / NCBI
68. Google Scholar
69. Cikk megtekintése
70. PubMed / NCBI
71. Google Scholar
72. Cikk megtekintése
73. PubMed / NCBI
74. Google Scholar
75. Cikk megtekintése
76. PubMed / NCBI
77. Google Scholar
78. Cikk megtekintése
79. PubMed / NCBI
80. Google Scholar
81. Cikk megtekintése
82. PubMed / NCBI
83. Google Scholar
84. Cikk megtekintése
85. PubMed / NCBI
86. Google Scholar
87. Cikk megtekintése
88. PubMed / NCBI
89. Google Scholar
90. Cikk megtekintése
91. PubMed / NCBI
92. Google Scholar
93. Cikk megtekintése
94. PubMed / NCBI
95. Google Scholar
96. Cikk megtekintése
97. PubMed / NCBI
98. Google Scholar
99. Cikk megtekintése
100. PubMed / NCBI
101. Google Scholar
102. Cikk megtekintése
103. PubMed / NCBI
104. Google Scholar
105. Cikk megtekintése
106. PubMed / NCBI
107. Google Scholar
108. Cikk megtekintése
109. PubMed / NCBI
110. Google Scholar
111. Cikk megtekintése
112. PubMed / NCBI
113. Google Scholar
114. Cikk megtekintése
115. PubMed / NCBI
116. Google Scholar
117. Cikk megtekintése
118. PubMed / NCBI
119. Google Scholar
120. Cikk megtekintése
121. PubMed / NCBI
122. Google Scholar
123. 3. Wadden TA, Butryn ML, Byrne KJ (2004) Az életmód módosításának hatékonysága a hosszú távú testsúly szabályozásához. Obes Res 12 Suppl: 151S – 162S. pmid: 15687411 doi: 10.1038 / oby.2004.282
124. 4. Taubes G (1998) Az elhízás mértéke emelkedik, a szakértők küzdenek azzal, hogy miért. Tudomány 280: 1367 – 1368. pmid: 9634414 doi: 10.1126 / science.280.5368.1367
125. Cikk megtekintése
126. PubMed / NCBI
127. Google Scholar
128. Cikk megtekintése
129. PubMed / NCBI
130. Google Scholar
131. Cikk megtekintése
132. PubMed / NCBI
133. Google Scholar
134. Cikk megtekintése
135. PubMed / NCBI
136. Google Scholar
137. Cikk megtekintése
138. PubMed / NCBI
139. Google Scholar
140. Cikk megtekintése
141. PubMed / NCBI
142. Google Scholar
143. Cikk megtekintése
144. PubMed / NCBI
145. Google Scholar
146. Cikk megtekintése
147. PubMed / NCBI
148. Google Scholar
149. Cikk megtekintése
150. PubMed / NCBI
151. Google Scholar
152. Cikk megtekintése
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. Cikk megtekintése
156. PubMed / NCBI
157. Google Scholar
158. Cikk megtekintése
159. PubMed / NCBI
160. Google Scholar
161. Cikk megtekintése
162. PubMed / NCBI
163. Google Scholar
164. Cikk megtekintése
165. PubMed / NCBI
166. Google Scholar
167. Cikk megtekintése
168. PubMed / NCBI
169. Google Scholar
170. Cikk megtekintése
171. PubMed / NCBI
172. Google Scholar
173. 5. Bulik CM, Sullivan PF, Kendler KS (2003) Genetikai és környezeti hozzájárulások az elhízáshoz és az étkezéshez. 33: 293 – 298. pmid: 12655626 doi: 10.1002 / eat.10140
174. 6. Wright SM, Aronne LJ (2012) Az elhízás okai. Abdom Imaging 37: 730 – 732. pmid: 22426851 doi: 10.1007 / s00261-012-9862-x
175. 7. Gearhardt AN, Corbin WR, Brownell KD (2009) A Yale Élelmiszer-függőség skála előzetes ellenőrzése. Étvágy 52: 430 – 436. doi: 10.1016 / j.appet.2008.12.003. PMID: 19121351
176. 8. Gearhardt AN, White MA, Potenza MN (2011) Binge étkezési rendellenesség és élelmiszer-függőség. A jelenlegi kábítószer-visszaélések áttekintése 4: 201. pmid: 21999695 doi: 10.2174 / 1874473711104030201
177. 9. Davis C, Curtis C, Levitan RD, Carter JC, Kaplan AS és mtsai. (2011) Bizonyíték arra, hogy az „élelmiszer-függőség” az elhízás érvényes fenotípusa. Étvágy 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 és mtsai. (2011) Az élelmiszer-függőség neurális korrelációja. Általános pszichiátria archívumai 68: 808 – 816. doi: 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.32. PMID: 21464344
179. 11. Davis C, Loxton NJ, Levitan RD, Kaplan AS, Carter JC és munkatársai. (2013) „Élelmiszer-függőség” és annak összefüggése a dopaminerg multilokusz genetikai profiljával. 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) A dopamin jelátvitel multilocus genetikai profilja ventrális striatum-reaktivitást feltételez. Neuropszichofarmakológia 36: 1940 – 1947. doi: 10.1038 / npp.2011.82. PMID: 21593733
181. 13. E, Yokum S, Burger K, Epstein L, Smolen A (2012) A dopamin jelátviteli kapacitást tükröző multilocus genetikai kompozit előrejelzi a jutalom áramkör válaszreakcióját. J Neurosci 32: 10093 – 10100. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.1506-12.2012. PMID: 22815523
182. 14. Koob GF, Le Moal M (2005) A jutalom neurocircuit és a kábítószer-függőség „sötét oldala”. Nat Neurosci 8: 1442 – 1444. pmid: 16251985 doi: 10.1038 / nn1105-1442
183. 15. Bierut LJ (2011) Genetikai sebezhetőség és az anyagfüggőségre való hajlam. 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) Élelmiszer- és drogbér: az emberi elhízás és a függőség átfedő áramkörei. 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) Elhízás és függőség: neurobiológiai átfedések. 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) Az élelmiszerek új osztályozása feldolgozásuk mértéke és célja alapján. Cad Saude Publica 26: 2039–2049. pmid: 21180977 doi: 10.1590 / s0102-311 × 2010001100005
187. 19. Henningfield JE, Keenan RM (1993) Nikotin szállítási kinetika és visszaélési felelősség. 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) Az alkoholtartalmú italok preferenciájának összefüggései: a bor, a likőr vagy a sör választóinak jellemzői. Br J Addict 85: 1279 – 1289. pmid: 2265288 doi: 10.1111 / j.1360-0443.1990.tb01604.x
189. 21. Hanna JM, Hornick CA (1977) Coca-levél használata Peru déli részén: adaptáció vagy függőség. Bull Narc 29: 63 – 74. PMID: 585582
190. 22. Verebey K, arany MS (1988) A kokainlevélektől a repedésig: A dózis és az adagolási módok hatása a visszaélési felelősségre. Pszichiátriai Annals 18: 513 – 520. doi: 10.3928 / 0048-5713-19880901-06
191. 23. Lennerz BS, Alsop DC, Holsen LM, Stern E, Rojas R és mtsai. (2013) A táplálkozási glikémiás index hatásai az agyi régiókra, amelyek a férfiak jutalmának és vágyának köszönhetők. 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) A csökkent vércukorszintű étrend a serdülőkor elhízás kezelésében. Arch Pediatr Adolesc Med 157: 773 – 779. pmid: 12912783 doi: 10.1001 / archpedi.157.8.773
193. 25. Wolever TM, Jenkins DJ, Jenkins AL, Josse RG (1991) A glikémiás index: módszertan és klinikai jelentések. Am J Clin Nutr 54: 846 – 854. PMID: 1951155
194. 26. Willett W, Manson J, Liu S (2002) Glikémiás index, glikémiás terhelés és 2 típusú diabétesz kockázata. Am J Clin Nutr 76: 274S – 280S. PMID: 12081851
195. 27. Gearhardt AN, Davis C, Kuschner R, Brownell KD (2011) A hyperpalatable élelmiszerek függőségi potenciálja. Curr Drug Abuse Rev 4: 140 – 145. pmid: 21999688 doi: 10.2174 / 1874473711104030140
196. 28. Klump KL, Racine S, Hildebrandt B, Sisk CL (2013) Nemi különbségek a férfias és a női felnőtt patkányokban. Int J Eat Disord 46: 729 – 736. doi: 10.1002 / eat.22139. PMID: 23625647
197. 29. Boggiano MM, Artiga AI, Pritchett CE, Chandler-Laney PC, Smith ML és mtsai. (2007) Az ízletes ételek nagy mennyisége az elhízásra való hajlamtól függetlenül előrejelzi a táplálékfogyasztást: a sovány és elhízott binge-étkezés és az elhízás állatmodellje. Int J Obes (Lond) 31: 1357 – 1367. pmid: 17372614 doi: 10.1038 / sj.ijo.0803614
198. 30. Johnson PM, Kenny PJ (2010) Dopamin D2 receptorok függőség-szerű jutalmi diszfunkcióban és kényszeres étkezésben az elhízott patkányokban. Természet neurotudomány 13: 635 – 641. doi: 10.1038 / nn.2519. PMID: 20348917
199. 31. Oswald KD, Murdaugh DL, VL király, Boggiano MM (2011) Az ízletes ételek motivációja az állati táplálékmodell következményei ellenére. Az evészavarok nemzetközi folyóirata 44: 203 – 211. doi: 10.1002 / eat.20808. PMID: 20186718
200. 32. Avena NM, Rada P, Hoebel BG (2009) A cukor és a zsírtartalom jelentős eltéréseket mutat az addiktív viselkedésben. 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) A szacharóz-oldat napi fogyasztása után az ételhiány szorongást vált ki és dopamin / acetilkolin egyensúlyhiányt okoz. Élettan és viselkedés 94: 309–315. doi: 10.1016 / j.nephro.2014.10.004. pmid: 25597033
202. 34. Cottone P, Sabino V, Steardo L, Zorrilla EP (2007) Opioidfüggő előrejelző negatív kontraszt és binge-szerű evés patkányokban, amelyek korlátozott hozzáférést biztosítanak az előnyben részesített ételekhez. Neuropszichofarmakológia 33: 524 – 535. pmid: 17443124 doi: 10.1038 / sj.npp.1301430
203. 35. Galic MA, Persinger MA (2002) Terhes szacharóz-fogyasztás nőstény patkányokban: megnövekedett „nippiness” a szacharózeltávolítás és a lehetséges periódusos időszakok során. Pszichológiai jelentések 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 és munkatársai. (2001) A túlzott cukorbevitel megváltoztatja a dopamin és a mu-opioid receptorok kötődését az agyban. Neuroreport 12: 3549 – 3552. pmid: 11733709 doi: 10.1097 / 00001756-200111160-00035
205. 37. Bailey A, Gianotti R, Ho A, Kreek MJ (2005) A μ-opioid, de nem adenozin, tartós felerősítése a hosszú távú, visszahúzódó fokozódó dózis „binge” -érintettjeinek agyában. Szinapszis 57: 160 – 166. pmid: 15945065 doi: 10.1002 / syn.20168
206. 38. Avena NM (2010) Élelmiszer-függőség vizsgálata állatmodellek használatával. Étvágy 55: 734 – 737. doi: 10.1016 / j.appet.2010.09.010. PMID: 20849896
207. 39. Avena NM, Rada P, Hoebel BG (2009) A cukor és a zsírtartalom jelentős eltéréseket mutat az addiktív viselkedésben. 139: 623 – 628. doi: 10.3945 / jn.108.097584. PMID: 19176748
208. 40. Rada P, Avena NM, Hoebel BG (2005) A cukor ismételt elszívása ismételten a dopamin felszabadul az accumbens héjban. Neurológiai tudomány 134: 737 – 744. pmid: 15987666 doi: 10.1016 / j.neuroscience.2005.04.043
209. 41. Rodin J, Mancuso J, Granger J, Nelbach E (1991) Élelmiszer-vágyak a testtömeg-index, a korlátozó és az ösztradiol-szintek vonatkozásában: ismételt mérési vizsgálat egészséges nőknél. Étvágy 17: 177 – 185. pmid: 1799280 doi: 10.1016 / 0195-6663 (91) 90020-s
210. 42. Schneider W, Eschman A, Zuccolotto A (2002) E-Prime: Felhasználói kézikönyv: Psychology Software Incorporated.
211. 43. Raudenbush SW, Bryk AS (2002) Hierarchikus lineáris modellek: Alkalmazások és adatelemzési módszerek: Sage.
212. 44. Paolacci G, Chandler J (2014) A török ​​megértésében a mechanikus törökben résztvevő medence. Jelenlegi irányok a pszichológiai tudományban 23: 184 – 188. doi: 10.1177 / 0963721414531598
213. 45. Oishi S, Ishii K, Lun J (2009) Lakossági mobilitás és a csoport azonosításának feltételei. Journal of Experimental Social Psychology 45: 913 – 919. doi: 10.1016 / j.jesp.2009.09.001
214. 46. Gearhardt AN, Roberts M, Ashe M (2013) Ha a cukor függőséget okoz… mit jelent a törvény? J Law Med Etika 41 Suppl 1: 46 – 49. doi: 10.1111 / jlme.12038. PMID: 23590740
215. 47. Gearhardt AN, Brownell KD (2013) Az élelmiszer és a függőség megváltoztathatja a játékot? Biol Psychiatry 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) Az élelmiszer addiktív? A közegészségügy és a politikai hatások. Függőség 106: 1208 – 1212. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2010.03301.x. PMID: 21635588
217. 49. Gearhardt AN, Corbin WR, Brownell KD (2009) Élelmiszer-függőség: a függőségi diagnosztikai kritériumok vizsgálata. J Addict Med 3: 1 – 7. doi: 10.1097 / ADM.0b013e318193c993. PMID: 21768996
218. 50. Pelchat ML (2002) Az emberi rabságból: az élelmiszer vágy, megszállottság, kényszer és függőség. Physiol Behav 76: 347 – 352. PMID: 12117571
219. 51. Ebbeling CB, Ludwig DS (2001) Az elhízás kezelése az ifjúságban: ha az étrendi glikémiás terhelést kell figyelembe venni? Adv Pediatr 48: 179 – 212. PMID: 11480757
220. 52. Thornley S, McRobbie H, Eyles H, Walker N, Simmons G (2008) Az elhízás járványa: a glikémiás index a kulcs a rejtett függőség feloldásához? Med Hypotheses 71: 709 – 714. doi: 10.1016 / j.mehy.2008.07.006. PMID: 18703288
221. 53. E, Burger KS, Yokum S (2013) A zsír és a cukor ízének relatív képessége a jutalom, ízlés és szomatoszenzoros régiók aktiválására. Am J Clin Nutr 98: 1377 – 1384. doi: 10.3945 / ajcn.113.069443. PMID: 24132980
222. 54. Grabenhorst F, Rolls ET (2014) Az emberi szomatoszenzoros kéreg orális zsírszerkezetének ábrázolása. Hum Brain Mapp 35: 2521 – 2530. doi: 10.1002 / hbm.22346. PMID: 24038614
223. 55. Fowler L, Ivezaj V, Saules KK (2014) A magas cukortartalmú és alacsony zsírtartalmú és magas glikémiás indexű élelmiszerek problémás bevitele bariatrikus betegeknél a műtét utáni új kezdeti anyaghasználati rendellenességek kialakulásához kapcsolódik. Enni Behav 15: 505 – 508. doi: 10.1016 / j.eatbeh.2014.06.009. PMID: 25064307
224. 56. Berinsky AJ, Huber GA, Lenz GS (2012) Az online munkaerőpiacok értékelése a kísérleti kutatás számára: Amazon. com Mechanikus Turk. Politikai elemzés 20: 351 – 368. doi: 10.1093 / pan / mpr057
225. 57. Bartoshuk LM, Duffy VB, Green BG, Hoffman HJ, Ko CW és mtsai. (2004) Érvényes csoportok közötti összehasonlítás a címkézett skálákkal: a gLMS és a nagyság közötti egyezés. Physiol Behav 82: 109 – 114. pmid: 15234598 doi: 10.1016 / j.physbeh.2004.02.033
226. 58. Kuczmarski MF, Kuczmarski RJ, Najjar M (2001) Az életkorra gyakorolt ​​hatások az Ön által jelentett magasság, súly és testtömeg-index érvényességére: a harmadik nemzeti egészségügyi és táplálkozási vizsgálati felmérés eredményei, 1988 – 1994. J Am Diet Assoc 101: 28 – 34; kvíz 35 – 26. pmid: 11209581 doi: 10.1016 / s0002-8223 (01) 00008-6
227. 59. Fehér MA, Masheb RM, Grilo CM (2010) Önmagában jelentett súly és magasság pontossága az étkezési rendellenességben: a hibás jelentés nem kapcsolódik a pszichológiai tényezőkhöz. Elhízás (ezüst tavasz) 18: 1266 – 1269. doi: 10.1038 / oby.2009.347. PMID: 19834465