Matförutsägande stimuli påverkar olik rörelser och målriktad beteende hos normalvikt, övervikt och obese personer (2017)

. 2017; 8: 230.

Publicerad online 2017 Nov 13. doi:  10.3389 / fpsyt.2017.00230

PMCID: PMC5693873

Abstrakt

Överviktiga individer har visat sig uppvisa onormal känslighet för belöningar och belöningsförutsägande signaler som till exempel matrelaterade ledtrådar som ofta används i reklam. Det har också visat sig att matrelaterade signaler kan öka målinriktat beteende men det är för närvarande okänt om denna effekt skiljer sig mellan normalviktiga, överviktiga och feta individer. Här undersöker vi denna fråga genom att använda en Pavlovian-to-instrumental transfer (PIT) uppgift i normalvikt (N = 20), överviktig (N = 17), och feta (N = 17) individer. Vidare använde vi eyetracking under Pavlovian-konditionering för att mäta deltagarnas betingade respons som en proxy för incitamentframträdandet av den förutsagda belöningen. Våra resultat visar att det målinriktade beteendet hos överviktiga individer var starkare påverkat av matförutsägande ledtrådar (dvs. starkare PIT-effekt) än hos normalviktiga och överviktiga individer (p < 0.001). Viktgrupperna matchades för ålder, kön, utbildning och föräldrautbildning. Ögonrörelser under Pavlovsk konditionering skilde sig också mellan viktkategorier (p < 0.05) och användes för att kategorisera individer baserat på deras fixeringsstil i "högt ögonindex" kontra "lågt ögonindex". Vårt huvudsakliga fynd var att fixeringsstilen uppvisade en komplex interaktion med viktkategorin. Dessutom fann vi att normalviktiga individer i gruppen "högt ögonindex" hade högre kroppsmassaindex inom det friska intervallet än individer i gruppen "lågt ögonindex" (p < 0.001), men detta samband hittades inte inom grupperna med övervikt eller fetma (p > 0.646). Våra fynd överensstämmer i stort sett med incitamentsensibiliseringsteorin som förutspår att överviktiga individer är mer mottagliga för matrelaterade signaler än normalviktiga kontroller. Denna överkänslighet kan dock minska hos överviktiga individer, möjligen på grund av vanemässigt/tvångsmässigt överätande eller skillnader i belöningsvärdering.

Nyckelord: Pavlovisk-till-instrumentell överföring, cue-kontrollerat beteende, incitamentframträdande, betingad respons, ögonrörelser, fetma

Beskrivning

Den globala ökningen av individer som är överviktiga eller feta ger en hög medicinsk och psykosocial börda (-), särskilt eftersom detta tillstånd är relaterat till flera samsjukligheter, såsom hjärt-kärlsjukdom, som är känd som den globala vanligaste dödsorsaken (, ).

En faktor som har antagits påverka beslutsfattande i samband med intagsbeteende och energibalans (, ) är den utökade marknadsföringen av livsmedel (-) skapa en så kallad "obesogen" miljö, dvs kunder är omgivna av en uppsjö av matrelaterade sensoriska signaler som ständigt påminner dem om måltider eller drycker som till exempel bilder på matförpackningar på tågstationer, cola-reklam på TV, eller de två bågar av McDonald's-skylten framför varje butik.

Nyligen genomförda studier på människor har visat att matrelaterade signaler påverkar beteendet även när de är mätta eller när belöningar inte längre är tillgängliga (-). Initialt belöningssökande beteende kontrollerat av mattips kan leda till vanemässigt och i slutändan tvångsmässigt överätande som föreslås av incitamentsensibiliseringsteorin om beroende (-). Teorin antyder att i en första fas riktas motivationsvärdet till själva belöningen, och i en andra fas, till ledtrådarna och föremålen relaterade till belöningen, vilket gör dem till uppmärksammande incitament (). Hos djur kan denna process mätas med Pavlovs betingade tillvägagångssätt/respons, dvs när djur börjar nosa, slicka eller bita i spaken eller matbrickan, vilket förutspådde belöningsleverans (-). Sådana signaler kan sedan bli motivatorer och själva fungera som förstärkare, vilket leder till ett starkt belöningssökande beteende (, , ). Emellertid diskuteras det för närvarande kontroversiellt om denna modell som utvecklats i samband med missbruk även gäller fetma (, , , -). Tidigare studier har visat en onormal känslighet för belöningar och belöningsförutsägande signaler hos överviktiga individer (-) men testade inte om detta modulerar målriktat beteende. Här tar vi upp denna fråga och undersöker om matförutsägande ledtrådar differentiellt påverkar målriktat beteende hos normalviktiga, överviktiga och feta individer. Vi använde Pavlovian-to-instrumental transfer (PIT) [för granskning, se Ref. ()] för att mäta inverkan av matrelaterade signaler på målinriktat beteende. PIT-fenomenet har undersökts i stor omfattning hos båda djuren [för granskning, se Ref. ()] och människor (-, , -), vilket gör detta till ett användbart paradigm för translationell forskning.

Dessutom tillämpade vi ögonspårning under Pavlovsk konditionering som en proxy för incitamentframträdandet av den förutsagda belöningen, vilket kan förklara potentiella individuella skillnader. Flera studier på gnagare har visat att det finns avsevärd individuell variation när man uppskattade i vilken utsträckning individer tillskriver motivation till belöningsförutsägande signaler (, , -). Men det är för närvarande oklart hur dessa resultat från djurforskning översätts till människor eftersom de enda två tillgängliga studierna (, ) skilde sig väsentligt i hur betingade svar definierades och kvantifierades.

Material och metoder

Deltagare

Totalt rekryterades 64 frivilliga för denna fall-kontrollstudie. Följande rekryteringsstrategier användes: annonser från Swiss Adiposity Foundation och annonser på lokala kliniker, självhjälpsgrupper, klädbutiker i stora storlekar och på universitetets webbplats. Deltagarna inkluderades när de uppfyllde följande kriterier: ålder 18–65 år, tysktalande, normal eller korrigerad till normal syn med kontaktlinser och inga födoämnesallergier mot någon ingrediens i de fyra livsmedel som användes i experimentet (dvs. malteser). choklad, Haribo gummibjörnar, TUC-kex och Zweifel-chips).

Deltagare med en diagnos av någon psykologisk eller neurologisk sjukdom, tidigare drogmissbruk, ögonproblem eller intag av psykiatriska eller neuroleptiska läkemedel under de senaste 6 månaderna exkluderades (dvs tre deltagare). Ytterligare fem deltagare uteslöts eftersom de misslyckades med att lära sig de instrumentala och/eller Pavlovianska associationerna. Vi använde kroppsmassaindex (BMI) klassificering enligt Världshälsoorganisationen (), för att skilja mellan normalvikt (BMI < 25 kg/m2), överviktig (25 kg/m2 ≥ BMI < 30 kg/m2), och överviktiga individer (BMI ≥ 30 kg/m2). BMI beräknades genom att dividera individens vikt (kilogram) med kvadraten på individens längd (meter). Vikten mättes på en platt våg (Seca 635, Seca, Hamburg, Tyskland) och höjden med en mekanisk teleskopisk mätstav (Seca 222, Seca, Hamburg, Tyskland). För att ta hänsyn till att ett högt BMI kan uppstå på grund av hög muskelmassa ombads deltagarna med ett BMI ≥ 25 att uppskatta om detta berodde på ökad muskel- eller fettmassa. Att välja alternativet muskelmassa ledde till uteslutning (dvs två deltagare). Det slutliga urvalet inkluderade femtiofyra deltagare (medelålder = 31 ± 10 år, medelvärde ± SD, äldsta deltagare = 55 år, 55.6 % kvinnor). Även om åldersintervallet för vårt urval var brett, borde förändringar i hanteringsstrategier och samsjukligheter under ens livstid inte ha förvirrat våra resultat på grund av gruppmatchning. Fall och kontroller matchades för ålder, kön, utbildning och föräldrars utbildning. De slutliga provets egenskaper visas i tabell Table11.

Tabell 1 

Beskrivande statistik (medelvärde ± SD) för varje viktkategori baserat på kroppsmassaindex (BMI).

Alla försökspersoner gav skriftligt informerat samtycke i enlighet med Helsingforsdeklarationen. Protokollet godkändes av Etikkommittén i kantonen Zürich. Deltagarna fick ersättning med 20 schweizerfranc per timme och ett mellanmål (dvs. ett paket med den valda maten och ett äpple).

Indirekta mått på kroppsfett: BMI och midjemått

Att äta för mycket kalorier och välsmakande livsmedel leder främst till ackumulering av visceralt fett (), vilket återspeglas i midjemåttet (se tabell Table1) .1). Midjeomkretsen mättes på den ungefärliga mittlinjen mellan toppen av bäckenbenet och den nedre kanten av den mest kaudala påtagliga revan. Det mättes genom att hålla måttbandet horisontellt mot golvet (, ).

frågeformulär

Alla deltagare fyllde i ett antal frågeformulär på tyska (se tabell Table1) .1). Följande personuppgifter hämtades: kön, födelsedatum, utbildning av deltagaren, samt föräldrautbildning. Deltagarna fyllde i ett standardhandedness-enkät () för att bestämma den dominerande handen för att göra knapptryckningar under uppgifterna.

Vi inkluderade ett mått på självrapporterad impulsivitet med hjälp av den korta 15-postversionen av Barratt Impulsiveness Scale [BIS; (-)]. BIS har god intern konsistens och test-omtest-tillförlitlighet (). Den skiljer mellan tre subskalor av impulsivitet: icke-planering, motorisk och uppmärksamhetsimpulsivitet.

Vi mätte självrapporterade depressionssymtom med hjälp av 21-postversionen av Beck Depression Inventory [BDI-II; (-)]. BDI-II visar en hög intern konsistens och tillförlitlighet för test och omtest ().

Vidare bedömdes det föredragna mellanmålet av fyra olika alternativ. Fyra välsmakande, kaloririka snacks användes eftersom det tidigare visat sig att PIT-effekten var starkare för dessa livsmedel (). Vårt urval inkluderade två söta, bitar av choklad och gummibjörnar, och två salta, kex och chips. I ett första steg fick deltagarna betygsätta dem efter hur mycket de tyckte om dem (1 = jag gillar det bäst, 4 = jag gillar det minst). I ett andra steg användes en visuell analog skala för att kvantifiera hur mycket de gillade sitt förstaval. En bild av deltagarens val användes därefter som belöning/resultat i PIT-experimentet.

Efter den instrumentella och Pavlovska konditioneringsuppgiften, svarade deltagarna på en fråga för att kontrollera om de lärde sig de rätta associationerna (dvs. svar – utfall i instrumentell konditionering, stimulus – utfall vid Pavlovsk konditionering). I slutet av inlärningsfasen bedömde deltagarna hur de uppfattade det neutrala resultatet på en visuell analog skala (0 = neutral, 10 = straff).

Det fanns inga signifikanta skillnader mellan viktgrupper för impulsivitet, depressionssymtom, mattycke och uppfattning om det neutrala resultatet mellan de tre viktgrupperna (ANOVA/Kruskal–Wallis test, tabell Table11).

Beteendeexperiment

Experimentuppställning

Den experimentella uppställningen bestod av en eyetracker med motsvarande bildskärm (Tobii TX300 Eye Tracker, Tobii Technology, Stockholm, Sverige), ett specialtillverkat hakstöd och en dator (HP EliteDesk 800 G1 Small Form Factor PC, HP Inc., Palo Alto, CA, USA).

Vi använde två gråskaliga fraktaler som stimuli under Pavlovian-konditioneringen och PIT-uppgiften, som matchades för luminans och komplexitet (). Dessutom använde vi bilder av malteserchoklad, Haribo-gummibjörnar, TUC-kex och Zweifel-chips på en svart bakgrund som förstärkande matresultat under instrumentell och Pavlovsk konditionering (Figur (Figure1) .1). Endast deltagarens favoritmat val användes som ett förstärkande resultat i de efterföljande uppgifterna. Observera att deltagarna fick instruktioner om att dessa bilder representerade riktiga matbelöningar, som samlades in under hela experimentet och mottogs i slutet. Motsvarande neutrala utfallssignaler hade en liknande form och färg som den ursprungliga maten (dvs gul oval för chips) men utan den givande egenskapen. Med tanke på att de visuella egenskaperna hos resultaten matchades, kan skillnader i ögonrörelserna minskas till de givande egenskaperna hos matresultatet.

Figur 1Figur 1 

Experimentuppställning. Deltagarna valde sin föredragna mat av fyra alternativ (choklad, gummibjörnar, kex, chips). En bild på denna mat användes sedan som belöning under inlärningen. Deltagarna fick instruktioner om att de skulle få en proportionell .

Allmän procedur

Vi använde ett standard PIT-paradigm [för granskning, se Ref. ()], bestående av tre uppgifter: en instrumentell konditioneringsuppgift (dvs. respons–utfallsassociationer lärdes in), en Pavloviansk konditioneringsuppgift (dvs. stimulus–utfallsassociationer lärdes in) och slutligen ett PIT-test. Experimentet programmerades i Matlab (version R2013b, The Mathworks Inc., Natick, MA, USA) med hjälp av Psychtoolbox [version 3; ()].

Deltagarna ombads att avstå från att äta i 4 timmar före experimentet för att öka incitamentvärdet för maten och den matrelaterade signalen (). Experimentet utfördes mellan 8 och 7.30 beroende på laboratoriet, försöksledaren och deltagarnas tillgänglighet. En kontrollanalys avslöjade ingen effekt av testtiden på PIT (r = −0.08, p = 0.550), och viktgrupperna skilde sig inte åt i testtiden (ANOVA, p = 0.208). Observera att vi inte kontrollerade sömnkvantitet eller -kvalitet natten före den experimentella dagen, vilket kan ändra incitamentvärdet för mat () och prestation på visuella och kognitiva uppgifter (, ). Vi samlade inte heller in data om fasen av menstruationscykeln och kan därför inte uppskatta eller kontrollera några effekter av menstruationsfasen på våra mått av intresse. Det har visat sig att cirkulerande östradiolkoncentrationer har en inverkan på energiförbrukningen () och kan minska födointaget genom att minska neural aktivitet till matsignaler i visuella kortikala vägar associerade med belöning (, ).

Deltagarna fick en allmän muntlig instruktion innan experimentet. Före varje uppgift visades tre till fyra exempelförsök av en av två kvinnliga försöksledare för att utesluta eventuella missförstånd. Under uppgifterna fick deltagarna placera hakan på hakstödet. De instruerades att titta på skärmen under hela experimentet, att hålla huvudet stabilt och att blinka så lite som möjligt. Viktigt var att de fick veta att de skulle få alla matresultat som samlats in under hela PIT-experimentet efter experimentet. Därför visste deltagarna inte explicit hur många belöningar de samlade in i den instrumentella och Pavlovianska uppgiften, vilket minskar en möjlig mättnadseffekt. Ljuset stängdes av under hela experimentet för att förbättra kvaliteten på ögonföljningen och hålla förhållandena konstanta över alla tre uppgifterna i PIT-experimentet.

Instrumentell konditioneringsuppgift

Målet med denna uppgift var att deltagarna lärde sig sambanden mellan svar och resultat (Figur (Figure1A) .1A). Deltagaren var fri att välja mellan två olika svarsalternativ (vänster eller höger) genom att använda sin dominerande hand för att göra en vänsterpil eller en högerpil. En av dessa nycklar tilldelades maten (t.ex. skarp), den andra till ett neutralt resultat, som hade en liknande form och färg som maten (dvs. gul oval). Svaret som ledde till en belöning kallades "belönat svar", det andra "neutrala svaret." Efter svaret visades belöningen eller det neutrala resultatet i 1 s i den övre eller nedre rutan beroende på randomiseringen. Ett partiellt förstärkningsschema användes med ett variabelt tidsintervall mellan 4 och 12 s (4/12 s intervall). Detta innebär att efter ett belönat svar följt av belönat resultat, ledde de efterföljande belönade svaren under en fördröjningsperiod på 4–12 s till ett neutralt resultat. Denna uppgift varade i 6 min. Deltagarna ombads samla så många belöningar som möjligt och memorera vilken nyckel som var förknippad med belöningen. Deltagarna fick veta att inte varje "belönt svar" kommer att leda till en belöning (dvs. medvetenhet om det partiella förstärkningsschemat). Direkt efter att ha slutfört uppgiften testades deltagarna på sambanden mellan svar och resultat. I genomsnitt belönades endast 20 % av alla svar.

Pavlovsk konditioneringsuppgift

Målet med denna uppgift var att lära sig cue-outcome associationer (Figur (Figure1B) .1B). En optisk eyetracker (Tobii TX300 Eye Tracker, Tobii Technology, Stockholm, Sverige) användes för att mäta ögonrörelser. Ögonrörelser registrerades vid 60 Hz för att analysera mängden tid som spenderades inom två intresseområden. Intresseområdena definierades som den övre och nedre kvadraten (8.4 cm2), där signalen och resultatet presenterades. Ögonrörelser i dessa två intressanta områden (dvs övre och nedre kvadraten) togs som ett mått på det betingade svaret som uppstår under tidsförloppet för den Pavlovska konditioneringsuppgiften (). Detta betingade svar användes senare för att kategorisera deltagarna i tecken- och målspårare. Slumpmässigt visades en av de två möjliga ledtrådarna antingen på den övre eller nedre rutan på skärmen i 1 s. Den ena signalen var associerad med matbelöningen, kallad "belönad cue", och den andra var associerad med det neutrala resultatet, kallad "neutral cue." Sambanden mellan cue-outcome balanserades mellan deltagarna. Resultaten presenterades i samma ruta som under instrumentell konditionering och ledtrådarna presenterades i motsatt ruta. Efter stimulanspresentation dök en neutral skärm som visar de fyra tomma rutorna upp. Ögonrörelser registrerades under cue och neutral skärmpresentation. Denna neutrala skärm användes eftersom ögonrörelser annars är naturligt förspända mot synliga signaler. Presentationen av den neutrala skärmen darrade mellan 2.5 och 3.5 s. Efter jitter, visades belöningen eller det neutrala resultatet till den presenterade signalen i 1 s. Den belönade signalen följdes av en belöning i 80 % av försöken och av ett neutralt resultat i 20 % av försöken, medan det neutrala resultatet alltid efterträdde den neutrala signalen (100%). Deltagaren blev tillsagd att memorera oförutsedda händelser. Det fanns ett inter-trial-intervall (ITI) som varade 3.6–4 s. ITI (medelvärde = 3.8 s) valdes medvetet för att vara längre än jitter (medelvärde = 3 s), för att säkerställa nära tidsmässig närhet av signalen till det betingade resultatet. Trettio försök per tillstånd utfördes och hela uppgiften tog ca 8 min. Totalt förvärvades 24 belöningar under denna uppgift.

PIT-test

Målet med denna uppgift var att mäta inflytandet av de tidigare inlärda associationerna på responsbeteendet (Figur (Figure1C) .1C). Under PIT-testet presenterades responsvisningen för den instrumentella konditioneringsuppgiften tillsammans med signaler från den Pavlovska konditioneringen. I block på 30 s visades den belönade och neutrala signalen slumpmässigt i kvadraten som motsvarar den som användes under Pavlovsk konditionering. Återigen här var deltagarna fria att göra så många svar med sin dominerande hand som de ville. Testet utfördes under nominell utsläckning vilket innebär att deras svar inte ledde till något visat resultat men deltagarna fick instruktioner om att belöningarna räknades i bakgrunden. Deltagarna ombads inte uttryckligen att samla in så många belöningar som möjligt eller att vara uppmärksamma att inte ignorera de Pavlovianska signalerna. Uppgiften varade i 6 minuter, varje cue visades i 30 s och sex gånger.

Analys

Eye-tracking-data

Eye tracking av den första sekunden av varje försök (dvs under cue presentation) kasserades eftersom alla deltagare fixerade cue. Från resten beräknades variabeln "öga index" för varje deltagare, varje cue (belönad eller neutral) och för sex fack med fem försök med Pavlovian-konditioneringsuppgiften. Vi övervägde endast fixeringsperioder större än 116 ms som föreslagits av tidigare litteratur (). Ögonindexet beräknades som tiden på belöningsplatsen som en procentandel av den totala tiden som spenderades på belönings- och signalplatsen (dvs. övre och nedre kvadraten):

ögonindex=tid på belöningsplatstid på belöningsplats + tid på köplats*100.

Även om de flesta deltagare spenderade mer tid på belöningsplatsen, fanns det individuella skillnader i hur länge deltagarna tittade på köplatsen. Därför härleddes en "fixeringsstil" för varje deltagare baserat på en mediandelning av ögonindex baserat på data från andra halvan (försök 16–30) av belöningsvillkoret. Vi använde den andra hälften av data eftersom beredskapsinlärning har visat sig vara stabil under de senare faserna av Pavlovska konditioneringsexperiment (). Individer i gruppen "lågt ögonindex" tittade relativt längre på signalplatsen än individer i gruppen "högt ögonindex."

Beteendeuppgifter

"PIT-effekten" definieras som en interaktion mellan "tillstånd" och "svar", dvs när deltagarna ger mer belönade än neutrala svar under presentationen av den belöningsförutsägande signalen och vice versa för den neutrala signalen. Ju högre PIT-effekten är, desto starkare är påverkan av den Pavlovianska signalen på målriktat beteende.

Statistik

Data analyserades med hjälp av blandade effekter modeller i SPSS 23 (IBM Corp., Armonk, NY, USA). Blandeffektmodeller är mer robusta mot icke-normalfördelade data och visar bättre passform för upprepade mätningar än konventionella ANOVA (, ). Beroende på analysen modellerades tillstånd och tid eller tillstånd och respons som fasta effekter och försökspersonerna modellerades alltid som en slumpmässig effekt. Vi använde en sammansatt symmetri-kovariansstruktur, som antar nästan lika varians och kovarians över faktorer och är därför en bra passform för upprepade mätningar (). Baserat på tidigare litteratur (, , -), lade vi till impulsivitet och depression som kovariater utan intresse för vår statistiska modell av PIT. Bonferroni-korrigerad post hoc tester tillämpades om en signifikant huvudeffekt upptäcktes de linjära blandade effekterna modellerna. Vi rapporterar Cohens d som ett mått på effektstorlek (liten d = 0.20–0.49, medium d = 0.50–0.80, stor d > 0.80) ().

Resultat

Instrumentell uppgift

Deltagarna (N = 54) valde det belönade svaret betydligt oftare än det neutrala svaret, vilket indikerar att de framgångsrikt lärt sig sambanden mellan svar och resultat (Figur (Figur 2A; 2A; Tabell Table2) .2). Denna inlärningseffekt kan betraktas som stark (p <0.001, d = 2.9). Viktkategorin påverkade inte signifikant antalet belönade och neutrala eller det totala antalet svar i instrumentell konditionering (tabell (Table2) .2). Deltagarnas neutrala knapptryckningar utgör fortfarande cirka 25 % av alla svar, vilket förmodligen beror på det partiella förstärkningsschemat som tillämpas under den instrumentella uppgiften.

Figur 2 

Resultat från instrumentell och Pavlovsk konditionering. Felstaplar indikerar SEM. Den belönade nyckeln/tillståndet visas i grönt och den neutrala nyckeln/villkoret i rött. (A) Totalt antal svar för varje tillstånd under instrumentell konditionering. Deltagare .
Tabell 2 

Statistisk analys av den instrumentella konditioneringen.

Pavlovsk konditioneringsuppgift

Vår analys av ögonrörelser visade att alla deltagare (N = 54) lärde sig framgångsrikt sambanden mellan stimulus och resultat under Pavlovsk konditionering. Specifikt analyserade vi deltagarnas ögonrörelser efter stimulans debut innan resultatet visades (dvs under den neutrala skärmen, se figur Figure11B).

Ögonindexet analyserades i lådor med fem försök för att fånga inlärningseffekter för det belönade och neutrala tillståndet (Figur (Figure2B) 2B) och varje viktkategori (figurer (Figur 2C–E;2C-E; Tabell Table3) .3). Det belönade tillståndet visade ett signifikant högre ögonindex än det neutrala tillståndet (p <0.001, d = 0.41, figur Figure2B) .2B). Detta fynd indikerar att för det belönade tillståndet och under hela konditioneringsuppgiften tillbringade deltagarna mer tid med att fixera belöningen än köplatsen. Detta skilde sig från det neutrala tillståndet, där deltagarna spenderade relativt mer tid på att fixera köplatsen.

Tabell 3 

Statistisk analys av ögonindex under Pavlovian-konditioneringen.

Vi hittade en signifikant interaktion mellan tillstånd, tid och viktkategori (p < 0.05, siffror Figurer2C–E;2C-E; Tabell Table3) .3). Denna effekt drevs av fixeringsmönster efter tillstånd och tid i var och en av de tre viktgrupperna. Normalviktiga deltagare fixerade konsekvent på belöningsplatsen för belönade signaler och köplatsen för neutrala signaler efter den första tidsbehållaren. Däremot fixerade överviktiga deltagare primärt på belöningsplatsen oavsett om de såg den belönade eller den neutrala signalen och detta fixeringsmönster var stabilt över tiden. Överviktiga deltagare visade ännu ett fixeringsmönster genom att de omedelbart gynnade belöningsplatsen för de belönade signalerna och initialt gynnade köplatsen vid neutrala försök. Men under den andra hälften av försöken övergick de överviktiga försökspersonerna till att gynna belöningsplatsen även för neutrala signaler.

I en kontrollanalys analyserade vi andelen tid som deltagarna spenderade på att titta på andra områden än det definierade området av intresse (dvs. övre och nedre kvadraten) för den första och andra halvan av försöken i varje tillstånd (tabell (Table4) .4). Deltagarna tillbringade något mer tid utanför intresseområdet efter den neutrala jämfört med den belönade stimulansen (belöning = 19.13 ± 15.58, neutral = 22.85 ± 15.72, p <0.001, d = -0.24). Dessutom tillbringade deltagarna något mer tid utanför intresseområdet i den andra jämfört med den första halvan av experimentet (första = 19.85 ± 15.20, andra = 22.13 ± 16.23, p <0.05, d = -0.15). Dessutom ändrades andelen tid där ögonrörelser inte kunde spåras till exempel på grund av blinkningar eller att skärmen inte fokuserade (dvs saknade värden) signifikant över tiden (första = 7.58 ± 11.39, andra = 10.79 ± 14.66, d = −0.24, p < 0.001) och den var något högre efter den neutrala signalen (belöning = 8.60 ± 12.58, neutral = 9.76 ± 13.82, p = 0.090) (tabell (Table4) .4). Ungefär 9 % av ögonföljningsdata kasserades från analysen. Viktigt är att viktkategorin inte hade någon signifikant inverkan på tiden utanför målområdena eller på saknade värden där eyetracking misslyckades.

Tabell 4 

Statistisk analys av tiden som deltagarna spenderade utanför målen och saknade värden under Pavlovsk konditionering.

PIT-uppgift

För att testa för en PIT-effekt och möjliga skillnader mellan viktkategorier och fixeringsstil uppmätt under Pavlovian-konditionering, lade vi till dessa faktorer som mellan-subjektsfaktorer till en linjär blandad-effektmodell. Viktkategorier bildades baserat på BMI och fixeringsstil baserat på en mediandelning på det betingade ögonsvaret på den belönade signalen under den andra halvan av den Pavlovska konditioneringen (se Analys, för mer information). Dessutom lade vi till totalpoäng för impulsivitet (BIS) och depression (BDI) som kovariater utan intresse för vår statistiska modell av PIT. Detta baserades på tidigare litteratur, som har visat att PIT-effekten kan påverkas av depression och att den betingade responsen är associerad med impulsivitet (, , -).

Vi hittade en PIT-effekt så att deltagarna valde det belönade svaret oftare än det neutrala svaret när den belönade cuen visades och vice versa för den neutrala cuen. Styrkan på PIT-effekten modulerades beroende på deltagarens viktstatus, vilket indikeras av en signifikant CONDITION*RESPONS TYPE*WEIGHT CATEGORY effekt (p < 0.001, tabeller Tables55 och and6; 6; Figur Figure3) .3). Denna effekt återspeglar att PIT-effekten var starkast hos överviktiga individer (Figur (Figur 3B, 3B, pSKICK*SVAR I ÖVERVIKT < 0.001), som var mycket känsliga för närvaron av den belönade signalen (som orsakade en tydlig preferens för att välja den belönade nyckeln). PIT-effekten hos normalviktiga och överviktiga deltagare var också närvarande men klart mindre (pSKICK*SVAR I NORMALVIKT <0.001, pSKICK*SVAR VID FETTA < 0.025). Deltagarna tryckte på den neutrala tangenten även under den belönade cue-presentationen, förmodligen på grund av det partiella förstärkningsschemat som användes i den instrumentella konditioneringsuppgiften.

Tabell 5 

Statistisk analys av antalet svar under Pavlovian-till-instrumentell överföring inklusive de upprepade faktorerna KONDITION, SVARSSTIL och gruppvariabeln VIKTKATEGORI.
Tabell 6 

Statistisk analys av antalet svar under Pavlovian-till-instrumentell överföring inklusive de upprepade faktorerna CONDITION, RESPONSE STIL och gruppvariablerna VIKTKATEGORI, FIXATIONSSTIL.
Figur 3 

Resultat från Pavlovian-to-instrumental transfer (PIT) och viktkategori. Felstaplar indikerar SEM. Det premierade tillståndet visas i grönt och det neutrala tillståndet i rött. Styrkan på PIT-effekten beror på viktkategori (normalvikt .

Vi rapporterade också en signifikant huvudeffekt av VIKTKATEGORI (pVIKTKATEGORI < 0.05, tabell Table5) .5). Skillnaderna i det totala antalet svar mellan viktkategorierna var dock inom ett mycket litet intervall (normalvikt = 57 ± 38, övervikt = 55 ± 41, fetma = 54 ± 32). Därför tror vi inte att detta representerar en generell skillnad i motivation att utföra uppgiften.

Därefter testade vi sambandet mellan det betingade responsbeteendet uppmätt under Pavlovsk konditionering (dvs fixeringsstil) och PIT-effekten. Därför identifierade vi två grupper "lågt ögonindex" (dvs individer som företrädesvis fixerade cue-platsen) kontra "högt ögonindex" (dvs individer som preferentiellt fixerade belöningsplatsen) som var lika fördelade över viktkategorierna (figur (Figure4A) .4A). Statistik visade att PIT-effekten moduleras av fixeringsstil men att denna modulerande effekt dessutom beror på viktkategori (fyrvägsinteraktion VILLKOR*RESPONSTYP*VIKTKATEGORI*FIXATIONSSTIL, tabell Tabell 6;6; siffror ​Figurer 4B–D).4B–D). I både normalvikt (Figur (Figure4B) 4B) och överviktiga grupper (Figur (Figure4C), 4C), uppvisade individer som visade ett högt ögonindex en starkare PIT-effekt utlöst av belöningssignaler än individer som visade ett lågt ögonindex. Däremot var denna dissociation frånvarande hos överviktiga deltagare, dvs vi observerade en hög PIT-effekt oavsett om individer uppvisade låga eller höga ögonindextendenser under konditionering. Intressant nog är överviktiga individer med ett högt ögonindex (Figur (Figur 4D)4D) var inte bara känsliga för belöningssignalen utan också till stor del okänslig till den neutrala signalen eftersom de valde den kongruenta kontra inkongruenta nyckeln med nästan lika sannolikhet för detta senare tillstånd.

Figur 4 

Resultat från Pavlovian-to-instrumental transfer (PIT) för gruppen "lågt ögonindex" och "högt ögonindex". Felstaplar indikerar SEM. Den belönade nyckeln/tillståndet visas i grönt och den neutrala nyckeln/villkoret i rött. De .

Slutligen testade vi om det finns ett samband mellan fixeringsstilen som observerades under Pavlovian-konditionering och BMI genom att köra separata modeller med blandad effekt inom var och en av viktgrupperna. Oväntat fann vi att normalviktiga individer i gruppen "högt ögonindex" visade ett ökat BMI inom hälsointervallet (d = 1.7, p < 0.001, figur Figur 4E).4E). Denna effekt var förvånansvärt stark och hittades inte hos överviktiga eller feta individer (p > 0.646).

Diskussion

Här testade vi om känslighet för belöningar och belöningsförutsägande signaler är onormal hos överviktiga och feta individer jämfört med normalviktiga kontroller och om sådana skillnader i belöningskänslighet modulerar målriktat beteende. Vi tog upp denna fråga med ett PIT-experiment och undersökte om matförutsägande ledtrådar differentiellt påverkar målriktat beteende hos normalviktiga, överviktiga och feta individer. Dessutom tillämpade vi ögonspårning under Pavlovsk konditionering som en proxy för incitamentframträdandet av den förutsagda belöningen. Våra resultat antyder att cue-kontrollerat beteende kan förändras hos överviktiga och feta individer som diskuteras mer i detalj nedan.

Överviktiga deltagare uppvisar en högre PIT-effekt än normalviktiga eller feta individer

Överviktiga deltagare visade den starkaste PIT-effekten jämfört med normalviktiga och feta personer (se PIT-uppgift, figurer ​Figurer3A–C).3A–C). Detta fynd utökar tidigare observationer att överviktiga och feta vuxna visade ökad reaktivitet mot matstimuli under passiv observation av stimuli, en visuell punktsondsuppgift, olika versioner av Stroop-uppgiften eller i frågeformulär (, , ). Dessa studier kvantifierade födoämnesreaktivitet genom att mäta reaktionstid, ögonspårningsvaraktighet och riktningsförändringar, pupilldiameter, elektroencefalografi och funktionell magnetisk resonanstomografi (). Särskilt ögonspårning avslöjade varaktighetsorienterande fördomar mot födoämnen och minskningar i pupilldiameter [en markör för noradrenerga ökningar och högre uppmärksamhetsengagemang (, )] till högkalorimat hos överviktiga och feta personer (-). Våra resultat utökar dessa tidigare rapporter genom att visa att målriktat beteende hos överviktiga individer starkt påverkas av ledtrådar associerade med matbelöningar, som testats av PIT-paradigmet, medan påverkan av neutrala signaler liknade den normalviktiga gruppen. Intressant nog observerades ingen sådan belöningsspecifik PIT-effekt för gruppen av överviktiga individer. Observera att det inte fanns några gruppskillnader i mattycke. Även om detta resultat hos överviktiga individer är förbryllande till en början, är det i linje med en nyligen genomförd studie som också fann att överviktiga individer hade en PIT-effekt jämförbar med normalviktiga individer (). Emellertid har Watson et al. () visade en ökad PIT-effekt för livsmedel med högt kaloriinnehåll jämfört med lågkalorimat, vilket endast hittades hos överviktiga personer (). En potentiell förklaring till upptäckten att PIT-effekten är liknande hos överviktiga och friska individer är att vanligt intag av energitäta dieter kan framkalla en tvångsmässig matstil som är okänslig för miljösignaler (se Fysiologisk mekanism och öppna frågor).

Sammantaget är vår upptäckt att motivation inducerad av belöningsrelaterade signaler ökar hos överviktiga individer i linje med incitamentsensibiliseringsteorin om beroende (-). Teorin för incitamentsensibilisering av missbruk förutsäger en uppmärksamhetsfördom mot belöningsrelaterade signaler, vilket är i linje med våra ögonrörelseresultat under Pavlovsk konditionering, och en patologisk motivation för belöningar och belöningsrelaterade signaler (dvs tvångsmässigt "vilja") (, ). Den patologiska motivationen för mat- och matförutsägande ledtrådar visades i den aktuella studien av den ökade PIT-effekten hos överviktiga individer. Vissa studier på människor som undersökte påverkan av Pavlovska signaler på instrumentell respons vid substansberoende visade också en ökad PIT-effekt hos missbrukare jämfört med kontroller (, , ). Det finns ändå vissa bevis för att det inte finns något samband mellan PIT och substansberoende i andra studier (, , , , , ).

Men våra data indikerar vidare att när överviktsstatusen nåtts kan incitamentsensibilisering återgå till normala nivåer. Det är frestande att spekulera i att överkänslighet kan minska hos överviktiga individer på grund av vanemässigt/tvångsmässigt överätande (, ), men detta testades inte direkt i denna studie. Det är också möjligt att överviktiga individer kan rikta mindre uppmärksamhet mot små matbelöningar (som används här) och/eller att deras preferenser kan flyttas till stimuli med ett större subjektivt värde (t.ex. mer välsmakande och kaloririka belöningar), vilket har visats att avsevärt påverka PIT (). Vi samlade inte in data om det subjektiva belöningsvärdet i denna studie. Därför kan möjliga skillnader i belöningsvärdering mellan viktgrupper erbjuda en alternativ förklaring till den minskade PIT-effekten som observerats hos överviktiga individer.

Ögonrörelser under Pavlovian-konditionering skiljer sig mellan normalviktiga, överviktiga och feta individer

Vi använde eyetracking för att mäta beteendeförändringar under Pavlovian-konditionering. Eye tracking har använts tidigare för att mäta reaktivitet mot passivt observerade matstimuli (, ) och att undersöka individuella skillnader i i vilken utsträckning individer tillskriver incitamentframträdande betydelse till belöningsförutsägande signaler jämfört med själva belöningen (). Här utförde vi eyetracking under perioden mellan att se signalen och få en belöning, dvs medan deltagarna bara såg en neutral skärm men inga visuella stimuli. Vi valde att modifiera tidigare paradigm () eftersom blicken automatiskt attraheras av visuella signaler om inte dessa ögonrörelser aktivt hämmas.

I vår studie modulerades det betingade ögonsvaret mot den belönade och neutrala cue-platsen under Pavlovian-konditionering olika beroende på deltagarens viktstatus (se Pavlovsk konditioneringsuppgift, figurer Figurer 2C–E).2C–E). Mer specifikt fann vi under Pavlovsk konditionering att överviktiga individer uppvisade en allmän orienteringsfördom mot belöningsplatsen oavsett om de utförde ett belöningsförsök eller ett neutralt försök. Denna avsaknad av en tydlig dissociation mellan belöning och neutrala prövningar förblev relativt stabil över tillstånd och överensstämmer i stort sett med observationen att överviktiga vuxna visade ökad reaktivitet mot matstimuli under passiv observation av stimuli, en visuell punktsondsuppgift, olika versioner av Stroop uppgift eller i frågeformulär (, , ). Specifikt bekräftade och utökade vi dessa studier genom att visa att överviktiga individer uppvisar en allmän varaktighetsorienteringsbias mot belöningsplatsen, vilket tyder på större känslighet för den förväntade belöningen, en tolkning som överensstämmer med en större PIT-effekt för signaler som har associerats med mat belöningar. Överviktiga individer skilde sig också från normalviktiga kontroller men främst under den första halvan av Pavlovian-konditioneringen, där de uppvisade en tydlig skillnad mellan betingade svar på belöningssignaler (vilket orsakade långa fixeringstider på belöningsplatsen) och de neutrala signalerna (vilket resulterade i vid längre fixeringstider för cue-platsen). Denna starka initiala differentiering reducerades dock tydligt i slutet av den Pavlovska konditioneringen.

Individuella skillnader i konditionerade svar påverkar PIT-effekter på olika sätt hos normalviktiga, överviktiga och feta individer

Vi använde ögonrörelsebeteendet för att upptäcka individuella skillnader och kategorisera deltagarna i en grupp individer med ett "lågt ögonindex", dvs. de fixerade övervägande signalplatsen eller "högt ögonindex", dvs. de fixerade övervägande belöningsplatsen . Vårt experiment avslöjade att normalviktiga individer i gruppen "högt ögonindex" visade en starkare PIT-effekt för belöningssignalen än individer i gruppen "lågt ögonindex" (figurer) (Figur 4B,E).4VARA). Det finns bara en grupp forskare som utförde ett liknande experiment för att undersöka påverkan av den individuella fixeringsstilen på PIT (). I motsats till våra resultat fann de att en starkare betingad ögonrörelserespons mot signalen ledde till en ökad modulering av målriktat beteende. Däremot kvantifierade de ögonrörelser medan signalen fortfarande var på skärmen och föreslog att ögonrörelsebeteendet var en proxy för cue approach-beteende som observerats hos djur, även känt som "teckenspårning" (, , , , ). Däremot testade vi den betingade ögonresponsen under en neutral skärm, vilket tyder på att ögonrörelsebeteendet främst kan återspegla incitamentframträdandet av den förutsagda belöningen (se figur Figure1B) .1B). Vi fann att individuella skillnader under Pavlovian konditionering (dvs. "lågt" kontra "högt ögonindex") interagerade med viktkategorin för att påverka PIT.

I både normalviktiga och överviktiga grupper uppvisade gruppen "högt ögonindex" en starkare PIT-effekt utlöst av belöningssignaler än gruppen "lågt ögonindex". Däremot observerade vi hos överviktiga deltagare en hög PIT-effekt oavsett om individer uppvisade höga eller låga ögonindextendenser under konditionering. Dessa data måste dock tolkas med försiktighet eftersom undergrupperna var ganska små. En möjlig förklaring till individuella skillnader i PIT-effekten är att inte bara incitamentframträdande utan även hämmande kontroll har en inverkan på hur målriktat beteende påverkas av Pavlovska signaler. Normalviktiga och feta individer som uttrycker ett "lågt ögonindex" kan visa en mindre PIT-effekt eftersom de uttrycker en hämmande kontrollmekanism, som reglerar påverkan av belöningsrelaterade signaler på målriktat beteende. Men vid övervikt som uttrycker ett "lågt ögonindex" kan denna hämmande mekanism ändras så att de uttrycker en starkare PIT-effekt, vilket innebär att dessa deltagare är mer mottagliga för påverkan av signaler. Responshämning till exempel med en Go/Nogo-uppgift testades inte i denna studie. Ändå har minskad responshämning tidigare visat sig vara relaterad till överätande och misslyckad diet (, ). Vårt fynd är också i linje med Trick et al. () som har visat att en högre betingad respons uppmätt under Pavlovsk konditionering inte automatiskt översätts till en högre PIT. Detsamma gäller elektrofysiologiska svar (dvs P300) som inte var korrelerade med PIT-effekten hos sociala drickare ().

Dessutom fann vi att normalvikt som uttrycker ett "högt ögonindex" visade ett ökat BMI inom det friska området. Detta kan kopplas till tidigare forskning som tyder på att en ökad uppmärksamhetsbias mot matsignaler som en riskfaktor för att gå upp i vikt (). En nyligen genomförd genomgång av litteraturen har dock visat att uppmärksamhet på mat- eller drogsignaler är ett svagt index för problembeteendet ().

Tolkningsfrågor

Vår forskningsartikel presenterar en ny syn på hur matrelaterade signaler påverkar ögonrörelser och målriktat beteende hos överviktiga och feta individer. Tolkningen av våra resultat är dock föremål för specifika begränsningar.

För det första kunde individuella skillnader i belöningsvärdering ha påverkat cue-kontrollerat beteende. Vi försökte övervinna detta problem genom att testa alla deltagare i samma kosttillstånd (dvs hungriga) och genom att låta dem välja sitt favoritmellanmål av fyra alternativ. Belöningstycke baserad på en visuell analog skala skilde sig inte mellan grupperna (VIKTKATEGORI, FIXATIONSSTIL) och har inte påverkat den betingade ögonresponsen eller PIT.

För det andra, vårt experiment gör det inte möjligt för oss att avgöra om de överviktiga individernas känslighet för miljösignaler endast gäller för livsmedelsspecifika signaler eller om dessa individer visar en generellt ökad känslighet för belöningsförutsägande signaler. Både generella och substansspecifika effekter av belöning har hittats i tidigare studier på alkoholberoende patienter (, ) och rökare (). Således, även om dissociationen av allmänna och livsmedelsspecifika belöningseffekter inte var i fokus för den här studien, representerar det en viktig fråga för framtida forskning.

Fysiologisk mekanism och öppna frågor

Vad exakt kan vara den bakomliggande mekanismen för att hitta skillnader i den betingade ögonresponsen och förmodligen också det målinriktade beteendet hos normalviktiga, överviktiga och feta individer? Det är väletablerat att äta välsmakande mat ökar hjärnaktiviteten i regioner som är inblandade i belöningsbearbetning (dvs striatum, mellanhjärna, amygdala, orbitofrontal cortex) och leder till en frisättning av dopamin i dorsala striatum. Mängden dopamin är relaterad till behaglighetsvärderingarna (dvs. "gillar") och kaloritätheten för belöningen/maten [för recensioner, se Ref. (, )]. Förväntat födointag eller exponering för ledtrådar/matbilder ökar aktiviteten inom hjärnregioner som är kända för värdering av incitamentsbelöning (dvs amygdala, orbitofrontal cortex) (, , ) och resulterar i en liknande dopaminfrisättning som belöningar (). Incitamentsensibiliseringsmodellen hävdar att upprepat intag av välsmakande mat med högt kaloriinnehåll leder till en ökad hjärnaktivitet i regioner som är involverade i incitamentsvärdering till ledtrådar som är associerade med välsmakande matintag via konditionering, vilket föranleder sug och överätande när dessa signaler är tillgängliga (, , , ). Det finns starka bevis för att dopaminerga neuroner som skjuter ut mot striatum och ventral pallidum svarar på mottagandet av välsmakande mat, men efter upprepade parningar mellan mat och en kö, eld som svar på den matrelaterade signalen och inte längre som svar på mottagandet av mat [för recension, se Ref. ()]. Denna förändring under stimulans-resultatinlärning tillskriver värde till ledtrådarna själva och styr därigenom motiverat beteende (, -). Denna process kommer sannolikt att bidra till överätande och leda till viktökning. I enlighet med incitamentsensibiliseringsteorin visade överviktiga människor en ökad aktivitet i hjärnregioner associerade med belöning och motivation, hjärnregioner associerade med motorsvar och hjärnregioner associerade med uppmärksamhet på matbilder, matreklam eller matreklam (, , , -). Denna större lyhördhet för matrelaterade signaler kan återspeglas i det ökade betingade ögonsvaret hos överviktiga individer som observerats i vårt experiment. En matrelaterad signal som tillskrivs incitamentframträdande kan sedan utlösa åtgärder för att få maten (dvs. ökad "vilja") (). I vår studie är denna ökade "vilja"/motivation på grund av matrelaterade signaler en potentiell orsak till att observera starkare PIT-effekter vid övervikt. Men vår studie tyder på att detta förmodligen inte är fallet för överviktiga deltagare. Det finns vissa bevis från djur- och människoexperiment att vanligt intag av dieter med hög fetthalt minskar dopaminsignaleringen i belöningskretsen (, , ). Detta är i överensstämmelse med experiment på kokain- och alkoholberoende individer (, ). Men vanemässiga processer mättes inte med vårt experimentella paradigm.

En kombination av vårt beteendeparadigm med ytterligare metoder som neuroimaging eller farmakologiska ingrepp skulle möjliggöra bättre förståelse av den underliggande mekanismen. Detta skulle också underlätta integrationen av våra resultat i djurforskning om individuell variation, betingad motivation, överätande och beroende. Vidare skulle det vara intressant att undersöka påverkan av miljösignaler hos en grupp patienter efter överviktskirurgi eller efter andra ingrepp (dvs. kost, beteendeträning, se Klinisk implikation).

Klinisk implikation

Våra fynd kan visa sig vara av praktisk relevans eftersom vi visar att den överviktiga gruppens betingade ögonrespons och målinriktade beteende i allmänhet är mer mottagliga för påverkan av miljösignaler. Därför kan det vara fördelaktigt att ta itu med mentala strategier för att motstå matrelaterade signaler även i den psykologiska/beteendemässiga behandlingen av överviktiga individer [t.ex. utsläckningsträning, träning för uppmärksamhetskontroll, responsträning (, -)]. Manipulera uppmärksamhetsbias till drogsignaler via behandlingar för uppmärksamhetskontroll visade sig minska en del av de beteendekontroller som droger har över missbrukare (, -). Så vitt vi vet finns det bara en studie som tillämpade programmet Attention Bias Modification (ABM) som används vid beroendesjukdomar på överviktiga och feta individer (dvs hetsätare) (). Denna studie avslöjade en minskning i vikt, symtom på ätstörningar, hetsätning och förlust av kontroll och känslighet för mat efter en 8-veckors ABM-träning (). Dessa resultat bör dock tolkas med försiktighet på grund av den låga provstorleken och öppen prövning i en grupp. En kombination av matrespons och uppmärksamhetsträning har framgångsrikt nedreglerat belöning och uppmärksamhet i hjärnans nätverk och minskat kroppsfett (, ). För överviktiga individer, som i vår studie inte skiljde sig från normalviktskontroller när det gäller påverkan av externa signaler på målinriktat beteende, är andra behandlingar möjligen mer lämpliga eftersom maladaptivt ätbeteende redan har konsoliderats [t.ex. kognitiv beteendeterapi, motiverande intervjuer, träning för omvänd vane, träning för hämningskontroll (, )]. Resultatet av denna studie tillsammans med tidigare studier (, , , ) bör också övervägas när nya policyer och riktlinjer för matreklam kommer att utarbetas.

Slutsats

Vi fann att PIT-effekter för matbelöningar skilde sig som en funktion av viktstatus. I synnerhet var överviktiga individer starkare påverkade av matrelaterade stimuli än både överviktiga och normalviktiga individer. Ögonrörelser under Pavlovian-konditionering var inte relaterade till styrkan av PIT-effekten hos överviktiga eller feta individer. Normalviktiga individer med en starkare betingad respons mot belöningsplatsen visade dock en starkare PIT-effekt och riskerar att gå upp i vikt. Våra resultat är generellt i linje med incitamentsensibiliseringsteorin som förutspår att överviktiga individer är mer mottagliga för matrelaterade signaler än normalviktiga kontroller. Vi spekulerar i att denna överkänslighet kan minska hos överviktiga deltagare på grund av vanemässigt/tvångsmässigt överätande eller skillnader i belöningsvärdering.

Etikförklaring

Alla försökspersoner gav skriftligt informerat samtycke i enlighet med Helsingforsdeklarationen. Protokollet godkändes av Etikkommittén i kantonen Zürich.

Författarbidrag

Alla författare tänkte ut och designade experimentet; RL programmerade experimentet, analyserade data, skrev huvudmanuskriptet och förberedde figurerna; AB samlade in uppgifterna; alla författare läste, rättade och godkände det slutliga manuskriptet.

Intresseanmälan

Författarna förklarar att forskningen genomfördes i avsaknad av kommersiella eller finansiella relationer som kan tolkas som en potentiell intressekonflikt.

Erkännanden

Författarna vill tacka Dr. Daniel Woolley för teknisk assistans och Dr. med. Renward S. Hauser och Dr. med. Philipp Gerber för deras värdefulla insikter och rekommendationer om patientrekrytering.

fotnoter

 

Finansiering. Detta arbete möjliggjordes genom finansiering från Eat2Learn2Move-anslaget från ETH Research Foundation.

 

Referensprojekt

1. Singh AS, Mulder C, Twisk JWR, van Mechelen W, Chinapaw MJM. Spårning av barndomsövervikt till vuxen ålder: en systematisk genomgång av litteraturen. Obes Rev (2008) 9:474–88.10.1111/j.1467-789X.2008.00475.x [PubMed] [Cross Ref]
2. Guh DP, Zhang W, Bansback N, Amarsi Z, Birmingham CL, Anis AH. Förekomsten av komorbiditeter relaterade till fetma och övervikt: en systematisk översikt och metaanalys. BMC Public Health (2009) 9:88.10.1186/1471-2458-9-88 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
3. Ng M, Fleming T, Robinson M, Thomson B, Graetz N, Margono C, et al. Global, regional och nationell prevalens av övervikt och fetma hos barn och vuxna under 1980–2013: en systematisk analys för Global Burden of Disease Study 2013. Lancet (2014) 384:766–81.10.1016/S0140-6736(14) 60460-8 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
4. Williams EP, Mesidor M, Winters K, Dubbert PM, Wyatt SB. Övervikt och fetma: prevalens, konsekvenser och orsaker till ett växande folkhälsoproblem. Curr Obes Rep (2015) 4:363–70.10.1007/s13679-015-0169-4 [PubMed] [Cross Ref]
5. Berthoud HR, Morrison C. Hjärnan, aptit och fetma. Annu Rev Psychol (2008) 59:55–92.10.1146/annurev.psych.59.103006.093551 [PubMed] [Cross Ref]
6. Sinha R. Roll av beroende och stress neurobiologi på matintag och fetma. Biol Psychol (2017).10.1016/j.biopsyko.2017.05.001 [PubMed] [Cross Ref]
7. Cohen DA. Fetma och den byggda miljön: förändringar i miljösignaler orsakar energiobalanser. Int J Obes (2008) 32(Suppl 7):S137–42.10.1038/ijo.2008.250 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
8. Cairns G, Angus K, Hastings G, Caraher M. Systematiska översikter av bevisen på karaktären, omfattningen och effekterna av marknadsföring av livsmedel till barn. En retrospektiv sammanfattning. Appetite (2013) 62:209–15.10.1016/j.appet.2012.04.017 [PubMed] [Cross Ref]
9. Johnson AW. Äta bortom metabolt behov: hur miljösignaler påverkar ätbeteende. Trends Neurosci (2013) 36:101–9.10.1016/j.tins.2013.01.002 [PubMed] [Cross Ref]
10. Folkvord F, Anschutz DJ, Buijzen M. Sambandet mellan BMI-utveckling bland små barn och (o) hälsosamma val av mat som svar på matreklam: en longitudinell studie. Int J Behav Nutr Phys Act (2016) 13:16.10.1186/s12966-016-0340-7 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
11. Hogarth L, Chase HW. Parallell målinriktad och vanemässig kontroll av mänsklig drogsökning: konsekvenser för sårbarhet för beroende. J Exp Psychol Animal Behav Process (2011) 37:261–76.10.1037/a0022913 [PubMed] [Cross Ref]
12. Watson P, Wiers RW, Hommel B, de Wit S. Arbeta för mat du inte önskar. Ledtrådar stör målinriktat matsökande. Appetite (2014) 79:139–48.10.1016/j.appet.2014.04.005 [PubMed] [Cross Ref]
13. Colagiuri B, Lovibond PF. Hur matriktlinjer kan öka och hämma motivationen att skaffa och konsumera mat. Appetite (2015) 84:79–87.10.1016/j.appet.2014.09.023 [PubMed] [Cross Ref]
14. Watson P, Wiers RW, Hommel B, Ridderinkhof KR, de Wit S. En associativ redogörelse för hur den obesogena miljön fördomar ungdomars val av mat. Appetite (2016) 96:560–71.10.1016/j.appet.2015.10.008 [PubMed] [Cross Ref]
15. Robinson TE, Berridge KC. Incitamentkänslighet och beroende. Addiction (2001) 96: 103 – 14.10.1046 / j.1360-0443.2001.9611038.x [PubMed] [Cross Ref]
16. Berridge KC, Robinson TE. Parsing belöning. Trends Neurosci (2003) 26:507–13.10.1016/S0166-2236(03)00233-9 [PubMed] [Cross Ref]
17. Robinson TE, Berridge KC. Recension. Incitamentsensibiliseringsteorin om missbruk: några aktuella frågor. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci (2008) 363:3137–46.10.1098/rstb.2008.0093 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
18. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Telang F. Överlappande neuronala kretsar vid missbruk och fetma: bevis på systempatologi. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci (2008) 363:3191–200.10.1098/rstb.2008.0107 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
19. Polk SE, Schulte EM, Furman CR, Gearhardt AN. Att vilja och tycka om: separerbara komponenter i problematiskt ätbeteende? Appetite (2017) 115:45–53.10.1016/j.appet.2016.11.015 [PubMed] [Cross Ref]
20. Robinson MJ, Fischer AM, Ahuja A, Lesser EN, Maniates H. Roller för "att vilja" och "gilla" i motiverande beteende: spel, mat och drogberoende. Curr Top Behav Neurosci (2016) 27:105–36.10.1007/7854_2015_387 [PubMed] [Cross Ref]
21. Stice E, Yokum S. Neurala sårbarhetsfaktorer som ökar risken för framtida viktökning. Psychol Bull (2016) 142:447–71.10.1037/bul0000044 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
22. Flagel SB, Watson SJ, Robinson TE, Akil H. Individuella skillnader i benägenheten att närma sig signaler kontra mål främjar olika anpassningar i dopaminsystemet hos råttor. Psychopharmacology (2007) 191:599–607.10.1007/s00213-006-0535-8 [PubMed] [Cross Ref]
23. Meyer PJ, Lovic V, Saunders BT, Yager LM, Flagel SB, Morrow JD, et al. Kvantifiera individuell variation i benägenheten att tillskriva incitamentframträdande betydelse för att belöna signaler. PLoS One (2012) 7:e38987.10.1371/journal.pone.0038987 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
24. Robinson TE, Yager LM, Cogan ES, Saunders BT. Om de motiverande egenskaperna hos belöningssignaler: individuella skillnader. Neuropharmacology (2014) 76(Pt B):450–9.10.1016/j.neuropharm.2013.05.040 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
25. Holmes NM, Marchand AR, Coutureau E. Pavlovian till instrumentell överföring: ett neurobeteendeperspektiv. Neurosci Biobehav Rev (2010) 34:1277–95.10.1016/j.neubiorev.2010.03.007 [PubMed] [Cross Ref]
26. Cartoni E, Balleine B, Baldassarre G. Appetitiv Pavlovian-instrumental överföring: en recension. Neurosci Biobehav Rev (2016) 71:829–48.10.1016/j.neubiorev.2016.09.020 [PubMed] [Cross Ref]
27. Stice E, Burger KS, Yokum S. Reward region responsivity förutsäger framtida viktökning och dämpande effekter av TaqIA-allelen. J Neurosci (2015) 35:10316–24.10.1523/JNEUROSCI.3607-14.2015 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
28. Carter A, Hendrikse J, Lee N, Yucel M, Verdejo-Garcia A, Andrews Z, et al. Neurobiologin för "matberoende" och dess konsekvenser för behandling och politik för fetma. Annu Rev Nutr (2016) 36:105–28.10.1146/annurev-nutr-071715-050909 [PubMed] [Cross Ref]
29. Cope EC, Gould E. Nya bevis som kopplar samman fetma och matberoende. Biol Psychiatry (2017) 81:734–6.10.1016/j.biopsych.2017.02.1179 [PubMed] [Cross Ref]
30. Ivezaj V, Stoeckel LE, Avena NM, Benoit SC, Conason A, Davis JF, et al. Fetma och missbruk: kan en komplikation av operation hjälpa oss att förstå sambandet? Obes Rev (2017) 18:765–75.10.1111/obr.12542 [PubMed] [Cross Ref]
31. Nolan LJ. Är det dags att överväga "matanvändningsstörningen?". Appetite (2017) 115:16–8.10.1016/j.appet.2017.01.029 [PubMed] [Cross Ref]
32. Davis C, Patte K, Levitan R, Reid C, Tweed S, Curtis C. Från motivation till beteende: en modell av belöningskänslighet, överätande och matpreferenser i riskprofilen för fetma. Appetite (2007) 48:12–9.10.1016/j.appet.2006.05.016 [PubMed] [Cross Ref]
33. Harrison A, O'Brien N, Lopez C, Treasure J. Känslighet för belöning och straff vid ätstörningar. Psychiatry Res (2010) 177:1–11.10.1016/j.psychres.2009.06.010 [PubMed] [Cross Ref]
34. Nummenmaa L, Hietanen JK, Calvo MG, Hyona J. Mat fångar ögat men inte för alla: en BMI-kontingent uppmärksamhetsbias vid snabb upptäckt av näringsämnen. PLoS One (2011) 6:e19215.10.1371/journal.pone.0019215 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
35. Matton A, Goossens L, Braet C, Vervaet M. Straff- och belöningskänslighet: är naturligt förekommande kluster i dessa egenskaper relaterade till ät- och viktproblem hos ungdomar? Eur Eat Disord Rev (2013) 21:184–94.10.1002/erv.2226 [PubMed] [Cross Ref]
36. Dietrich A, Federbusch M, Grellmann C, Villringer A, Horstmann A. Kroppsviktsstatus, ätbeteende, känslighet för belöning/straff och kön: relationer och ömsesidigt beroende. Front Psychol (2014) 5:1073.10.3389/fpsyg.2014.01073 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
37. Hendrikse JJ, Cachia RL, Kothe EJ, McPhie S, Skouteris H, Hayden MJ. Uppmärksamma fördomar för matsignaler hos överviktiga och individer med fetma: en systematisk genomgång av litteraturen. Obes Rev (2015) 16:424–32.10.1111/obr.12265 [PubMed] [Cross Ref]
38. Jonker NC, Glashouwer KA, Ostafin BD, van Hemel-Ruiter ME, Smink FR, Hoek HW, et al. Uppmärksam fördom för belöning och straff vid övervikt och fetma: TRAILS-studien. PLoS One (2016) 11:e0157573.10.1371/journal.pone.0157573 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
39. Bray S, Rangel A, Shimojo S, Balleine B, O'Doherty JP. De neurala mekanismerna som ligger till grund för påverkan av Pavlovska signaler på mänskligt beslutsfattande. J Neurosci (2008) 28:5861–6.10.1523/JNEUROSCI.0897-08.2008 [PubMed] [Cross Ref]
40. Talmi D, Seymour B, Dayan P, Dolan RJ. Mänsklig Pavlovsk-instrumentell överföring. J Neurosci (2008) 28:360–8.10.1523/JNEUROSCI.4028-07.2008 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
41. Huys QJ, Cools R, Golzer M, Friedel E, Heinz A, Dolan RJ, et al. Att lösa upp rollerna för tillvägagångssätt, aktivering och valens i instrumentellt och pavlovskt svar. PLoS Comput Biol (2011) 7:e1002028.10.1371/journal.pcbi.1002028 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
42. Hogarth L. Målriktad och överförings-cue-framkallad läkemedelssökning dissocieras av farmakoterapi: bevis för oberoende additivkontrollanter. J Exp Psychol Animal Behav Process (2012) 38:266–78.10.1037/a0028914 [PubMed] [Cross Ref]
43. Hogarth L, Chase HW. Utvärdering av psykologiska markörer för mänskligt nikotinberoende: val av tobak, utrotning och Pavlovian-till-instrumentell överföring. Exp Clin Psychopharmacol (2012) 20:213–24.10.1037/a0027203 [PubMed] [Cross Ref]
44. Prevost C, Liljeholm M, Tyszka JM, O'Doherty JP. Neurala korrelat av specifik och allmän Pavlovian-till-instrumentell överföring inom mänskliga amygdalära subregioner: en högupplöst fMRI-studie. J Neurosci (2012) 32:8383–90.10.1523/JNEUROSCI.6237-11.2012 [PubMed] [Cross Ref]
45. Garbusow M, Schad DJ, Sommer C, Junger E, Sebold M, Friedel E, et al. Pavlovian-till-instrumentell överföring i alkoholberoende: en pilotstudie. Neuropsychobiology (2014) 70:111–21.10.1159/000363507 [PubMed] [Cross Ref]
46. ​​Hogarth L, Retzler C, Munafo MR, Tran DM, Troisi JR, II, Rose AK, et al. Utrotning av cue-framkallad drog-sökning är beroende av förnedrande hierarkiska instrumentella förväntan. Behav Res Ther (2014) 59:61–70.10.1016/j.brat.2014.06.001 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
47. Cartoni E, Moretta T, Puglisi-Allegra S, Cabib S, Baldassarre G. Förhållandet mellan specifik Pavlovian instrumentell överföring och instrumentell belöning sannolikhet. Front Psychol (2015) 6:1697.10.3389/fpsyg.2015.01697 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
48. Garbusow M, Schad DJ, Sebold M, Friedel E, Bernhardt N, Koch SP, et al. Pavloviska-till-instrumentella överföringseffekter i nucleus accumbens relaterar till återfall i alkoholberoende. Addict Biol (2015) 3:719–31.10.1111/adb.12243 [PubMed] [Cross Ref]
49. Garofalo S, di Pellegrino G. Individuella skillnader i påverkan av uppgifts-irrelevanta Pavloviska signaler på mänskligt beteende. Front Behav Neurosci (2015) 9:163.10.3389/fnbeh.2015.00163 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
50. Hogarth L, Maynard OM, Munafo MR. Enkla cigarettpaket utövar inte Pavlovian till instrumentell överföring av kontroll över tobakssökande. Addiction (2015) 110:174–82.10.1111/add.12756 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
51. Lovibond PF, Satkunarajah M, Colagiuri B. Utrotning kan minska effekten av belöningssignaler på belöningssökande beteende. Behav Ther (2015) 46:432–8.10.1016/j.beth.2015.03.005 [PubMed] [Cross Ref]
52. Huys QJ, Golzer M, Friedel E, Heinz A, Cools R, Dayan P, et al. Specificiteten av Pavlovian reglering är förknippad med återhämtning från depression. Psychol Med (2016) 46:1027–35.10.1017/S0033291715002597 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
53. Lehner R, Balsters JH, Herger A, Hare TA, Wenderoth N. Monetära, mat och sociala belöningar inducerar liknande Pavlovian-till-instrumentella överföringseffekter. Front Behav Neurosci (2016) 10:247.10.3389/fnbeh.2016.00247 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
54. Quail SL, Morris RW, Balleine BW. Stressrelaterade förändringar i Pavlovian-instrumentell överföring hos människor. QJ Exp Psychol (Hove) (2017) 70:675–85.10.1080/17470218.2016.1149198 [PubMed] [Cross Ref]
55. Sebold M, Schad DJ, Nebe S, Garbusow M, Junger E, Kroemer NB, et al. Tänk inte, känn bara musiken: individer med starka Pavlovian-till-instrumentala överföringseffekter förlitar sig mindre på modellbaserad förstärkningsinlärning. J Cogn Neurosci (2016) 28:985–95.10.1162/jocn_a_00945 [PubMed] [Cross Ref]
56. Hardy L, Mitchell C, Seabrooke T, Hogarth L. Drug cue-reaktivitet involverar hierarkisk instrumentell inlärning: bevis från en bivillkorlig Pavlovisk till instrumentell överföringsuppgift. Psychopharmacology (2017) 234:1977–84.10.1007/s00213-017-4605-x [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
57. Watson P, Wiers RW, Hommel B, Gerdes VEA, de Wit S. Stimuluskontroll över åtgärd för mat hos överviktiga kontra friskviktiga individer. Front Psychol (2017) 8:580.10.3389/fpsyg.2017.00580 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
58. Tomie A, Grimes KL, Pohorecky LA. Beteendeegenskaper och neurobiologiska substrat som delas av Pavlovsk teckenspårning och drogmissbruk. Brain Res Rev (2008) 58:121–35.10.1016/j.brainresrev.2007.12.003 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
59. Yager LM, Robinson TE. Cue-inducerad återinsättning av matsökning hos råttor som skiljer sig i sin benägenhet att tillskriva incitamentframträdande födoämnen. Behav Brain Res (2010) 214:30–4.10.1016/j.bbr.2010.04.021 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
60. Saunders BT, Robinson TE. Individuell variation i att motstå frestelser: konsekvenser för missbruk. Neurosci Biobehav Rev (2013) 37:1955–75.10.1016/j.neubiorev.2013.02.008 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
61. Morrison SE, Bamkole MA, Nicola SM. Skyltspårning, men inte målspårning, är resistent mot utfallsdevalvering. Front Neurosci (2015) 9:468.10.3389/fnins.2015.00468 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
62. Nasser HM, Chen YW, Fiscella K, Calu DJ. Individuell variation i beteendeflexibilitet förutsäger teckenspårningstendens. Front Behav Neurosci (2015) 9:289.10.3389/fnbeh.2015.00289 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
63. Versace F, Kypriotakis G, Basen-Engquist K, Schembre SM. Heterogenitet i hjärnans reaktivitet till trevliga signaler och matsignaler: bevis på teckenspårning hos människor. Soc Cogn Affect Neurosci (2016) 11:604–11.10.1093/scan/nsv143 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
64. Världshälsoorganisationen. Fetma och övervikt. WHO (2015). Faktablad. Tillgänglig från: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/
65. Rosqvist F, Iggman D, Kullberg J, Cedernaes J, Johansson HE, Larsson A, et al. Övermatning av fleromättat och mättat fett orsakar distinkta effekter på lever- och visceralt fettansamling hos människor. Diabetes (2014) 63:2356–68.10.2337/db13-1622 [PubMed] [Cross Ref]
66. Världshälsoorganisationen. Midjeomkrets och midja-höftförhållande. Genève: WHO:s expertrådgivning; (2008).
67. Oldfield R. Bedömningen och analysen av handenhet: Edinburgh-inventeringen. Neuropsychologia (1971) 9:97–113.10.1016/0028-3932(71)90067-4 [PubMed] [Cross Ref]
68. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES. Faktorstruktur av Barratts impulsivitetsskalan. Clin Psychol (1995) 51:768–74.10.1002/1097-4679(199511)51:6<768::AID-JCLP2270510607>3.0.CO;2-1 [PubMed] [Cross Ref]
69. Spinella M. Normativ data och en kort form av Barratts impulsivitetsskala. Int J Neurosci (2007) 117:359–68.10.1080/00207450600588881 [PubMed] [Cross Ref]
70. Meule A, Vögele C, Kübler A. Psychometrische evaluation der deutschen Barratt impulsivitetsskala – Kurzversion (BIS-15). Diagnostica (2011) 57:126–33.10.1026/0012-1924/a000042 [Cross Ref]
71. Stanford MS, Mathias CW, Dougherty DM, Lake SL, Anderson NE, Patton JH. Femtio år av Barratts impulsivitetsskala: en uppdatering och recension. Pers Individ Dif (2009) 47:385–95.10.1016/j.paid.2009.04.008 [Cross Ref]
72. Beck AT, Ward CH, Mendelson M, Mock J, Erbaugh J. En inventering för att mäta depression. Arch Gen Psychiatry (1961) 4: 561 – 71.10.1001 / archpsyc.1961.01710120031004 [PubMed] [Cross Ref]
73. Beck AT, Steer RA, Ball R, Ranieri W. Jämförelse av beck depression inventeringar-IA och -II i psykiatriska öppenvårdspatienter. J Pers Assess (1996) 67:588–97.10.1207/s15327752jpa6703_13 [PubMed] [Cross Ref]
74. Hautzinger M, Keller F, Kühner C. Beck Depressions-Inventar (BDI-II). Frankfurt aM: Harcourt Test Services; (2006).
75. Willenbockel V, Sadr J, Fiset D, Horne GO, Gosselin F, Tanaka JW. Styr bildegenskaper på låg nivå: SHINE-verktygslådan. Behav Res Methods (2010) 42:671–84.10.3758/BRM.42.3.671 [PubMed] [Cross Ref]
76. Brainard DH. Den psykofysiska verktygslådan. Spat Vis (1997) 10:433–6.10.1163/156856897X00357 [PubMed] [Cross Ref]
77. Cedernaes J, Schioth HB, Benedict C. Bestämningsfaktorer för förkortad, störd och felaktig sömn och associerade metaboliska hälsokonsekvenser hos friska människor. Diabetes (2015) 64:1073–80.10.2337/db14-1475 [PubMed] [Cross Ref]
78. Jackson ML, Croft RJ, Owens K, Pierce RJ, Kennedy GA, Crewther D, et al. Effekten av akut sömnbrist på visuellt framkallade potentialer hos yrkesförare. Sömn (2008) 31:1261–9. [PMC gratis artikel] [PubMed]
79. Killgore WD. Effekter av sömnbrist på kognition. Prog Brain Res (2010) 185:105–29.10.1016/B978-0-444-53702-7.00007-5 [PubMed] [Cross Ref]
80. Gong EJ, Garrel D, Calloway DH. Menstruationscykel och frivilligt matintag. Am J Clin Nutr (1989) 49:252-8. [PubMed]
81. Alonso-Alonso M, Ziemke F, Magkos F, Barrios FA, Brinkoetter M, Boyd I, et al. Hjärnresponser på matbilder under den tidiga och sena follikulära fasen av menstruationscykeln hos friska unga kvinnor: relation till fasta och matning. Am J Clin Nutr (2011) 94:377–84.10.3945/ajcn.110.010736 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
82. Gueorguieva R, Krystal JH. Flytta över ANOVA: framsteg i att analysera data med upprepade åtgärder och dess reflektion i artiklar publicerade i Archives of General Psychiatry. Arch Gen Psychiatry (2004) 61:310–7.10.1001/archpsyc.61.3.310 [PubMed] [Cross Ref]
83. Gelman A, Hill J. Dataanalys med hjälp av regression och multilevel/hierarkiska modeller. New York: Cambridge University Press; (2007).
84. SPSS Inc. Linear Mixed-Effects Modeling in SPSS: En introduktion till MIXED-proceduren. Chicago: SPSS; (2005).
85. Nederkoorn C, Smulders FT, Havermans RC, Roefs A, Jansen A. Impulsivitet hos överviktiga kvinnor. Appetite (2006) 47:253–6.10.1016/j.appet.2006.05.008 [PubMed] [Cross Ref]
86. Meule A. Impulsivitet och överätande: en närmare titt på subskalorna av Barratts impulsivitetsskalan. Front Psychol (2013) 4:177.10.3389/fpsyg.2013.00177 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
87. Akker K, Stewart K, Antoniou EE, Palmberg A, Jansen A. Food Cue-reaktivitet, fetma och impulsivitet: är de associerade? Curr Addict Rep (2014) 1:301–8.10.1007/s40429-014-0038-3 [Cross Ref]
88. Cohen JD. Statistisk maktanalys för beteendevetenskap. Percept Mot Skills (1988) 67:1007–1007.
89. Davis C, Fox J. Känslighet för belöning och body mass index (BMI): bevis för ett icke-linjärt samband. Appetite (2008) 50:43–9.10.1016/j.appet.2007.05.007 [PubMed] [Cross Ref]
90. Murphy PR, Robertson IH, Balsters JH, O'Connell RG. Pupillometri och P3 indexerar locus coeruleus-noradrenerga upphetsningsfunktionen hos människor. Psychophysiology (2011) 48:1532–43.10.1111/j.1469-8986.2011.01226.x [PubMed] [Cross Ref]
91. Murphy PR, O'Connell RG, O'Sullivan M, Robertson IH, Balsters JH. Pupilldiameter samvarierar med BOLD-aktivitet i mänsklig locus coeruleus. Hum Brain Mapp (2014) 35:4140–54.10.1002/hbm.22466 [PubMed] [Cross Ref]
92. Castellanos EH, Charboneau E, Dietrich MS, Park S, Bradley BP, Mogg K, et al. Överviktiga vuxna har visuell uppmärksamhetsbias för matvarubilder: bevis för förändrad belöningssystemets funktion. Int J Obes (2009) 33:1063–73.10.1038/ijo.2009.138 [PubMed] [Cross Ref]
93. Graham R, Hoover A, Ceballos NA, Komogortsev O. Body mass index modererar blickorienterande fördomar och pupilldiameter till hög- och lågkalorimatbilder. Appetite (2011) 56:577–86.10.1016/j.appet.2011.01.029 [PubMed] [Cross Ref]
94. Werthmann J, Roefs A, Nederkoorn C, Mogg K, Bradley BP, Jansen A. Kan (inte) ta mina ögon från det: uppmärksamhetsbias för mat hos överviktiga deltagare. Health Psychol (2011) 30:561–9.10.1037/a0024291 [PubMed] [Cross Ref]
95. Manglani HR, Lewis AH, Wilson SJ, Delgado MR. Pavlovian-till-instrumentell överföring av nikotin och matrekommendationer hos eftersatta cigarettrökare. Nicotine Tob Res (2017) 19:670–6.10.1093/ntr/ntx007 [PubMed] [Cross Ref]
96. Martinovic J, Jones A, Christiansen P, Rose AK, Hogarth L, Field M. Elektrofysiologiska svar på alkoholsignaler är inte associerade med Pavlovian-till-instrumentell överföring hos sociala drickare. PLoS One (2014) 9:e94605.10.1371/journal.pone.0094605 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
97. Everitt BJ, Robbins TW. Narkotikaberoende: uppdatera åtgärder till vanor till tvångshandlingar tio år senare. Annu Rev Psychol (2016) 67:23–50.10.1146/annurev-psych-122414-033457 [PubMed] [Cross Ref]
98. Moore CF, Sabino V, Koob GF, Cottone P. Neurovetenskap av tvångsmässigt ätbeteende. Front Neurosci (2017) 11:469.10.3389/fnins.2017.00469 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
99. Flagel SB, Watson SJ, Akil H, Robinson TE. Individuella skillnader i tillskrivningen av incitamentframträdande till en belöningsrelaterad signal: påverkan på kokainsensibilisering. Behav Brain Res (2008) 186:48–56.10.1016/j.bbr.2007.07.022 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
100. Robinson MJ, Burghardt PR, Patterson CM, Nobile CW, Akil H, Watson SJ, et al. Individuella skillnader i cue-inducerad motivation och striatala system hos råttor som är mottagliga för dietinducerad fetma. Neuropsychopharmacology (2015) 40:2113–23.10.1038/npp.2015.71 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
101. Appelhans BM. Neurobehavioral hämning av belöningsdriven matning: konsekvenser för bantning och fetma. Fetma (2009) 17:640–7.10.1038/oby.2008.638 [PubMed] [Cross Ref]
102. Jansen A, Houben K, Roefs A. En kognitiv profil av fetma och dess översättning till nya interventioner. Front Psychol (2015) 6:1807.10.3389/fpsyg.2015.01807 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
103. Trick L, Hogarth L, Duka T. Förutsägelse och osäkerhet i mänsklig Pavlovian till instrumentell överföring. J Exp Psychol Learn Mem Cogn (2011) 37:757–65.10.1037/a0022310 [PubMed] [Cross Ref]
104. Field M, Werthmann J, Franken I, Hofmann W, Hogarth L, Roefs A. Rollen av uppmärksamhetsbias i fetma och beroende. Health Psychol (2016) 35:767–80.10.1037/hea0000405 [PubMed] [Cross Ref]
105. O'Doherty JP. Belöningsrepresentationer och belöningsrelaterat lärande i den mänskliga hjärnan: insikter från neuroimaging. Curr Opin Neurobiol (2004) 14:769–76.10.1016/j.conb.2004.10.016 [PubMed] [Cross Ref]
106. Rangel A, Camerer C, Montague PR. Ett ramverk för att studera neurobiologin av värdebaserat beslutsfattande. Nat Rev Neurosci (2008) 9:545–56.10.1038/nrn2357 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
107. Schultz W. Neuronala belönings- och beslutssignaler: från teorier till data. Physiol Rev (2015) 95:853–951.10.1152/physrev.00023.2014 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
108. Schultz W, Dayan P, Montague PR. Ett neuralt substrat för förutsägelse och belöning. Science (1997) 275:1593–9.10.1126/science.275.5306.1593 [PubMed] [Cross Ref]
109. Berridge KC, Robinson TE. Vilken roll spelar dopamin i belöning: hedonisk påverkan, belöningsinlärning eller incitamentframträdande? Brain Res Rev (1998) 28:309–69.10.1016/S0165-0173(98)00019-8 [PubMed] [Cross Ref]
110. Yokum S, Ng J, Stice E. Uppmärksam bias till matbilder associerade med förhöjd vikt och framtida viktökning: en fMRI-studie. Fetma (2011) 19:1775–83.10.1038/oby.2011.168 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
111. Brooks SJ, Cedernaes J, Schioth HB. Ökad prefrontal och parahippocampal aktivering med minskad dorsolateral prefrontal och insulär cortexaktivering till matbilder vid fetma: en metaanalys av fMRI-studier. PLoS One (2013) 8:e60393.10.1371/journal.pone.0060393 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
112. Jastreboff AM, Sinha R, Lacadie C, Small DM, Sherwin RS, Potenza MN. Neurala korrelat av stress- och matinducerad matbegär vid fetma: samband med insulinnivåer. Diabetes Care (2013) 36:394–402.10.2337/dc12-1112 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
113. Gearhardt AN, Yokum S, Stice E, Harris JL, Brownell KD. Förhållandet mellan fetma och neural aktivering som svar på matreklam. Soc Cogn Affect Neurosci (2014) 9:932–8.10.1093/scan/nst059 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
114. Yokum S, Gearhardt AN, Harris JL, Brownell KD, Stice E. Individuella skillnader i striatumaktivitet till matreklam förutspår viktökning hos ungdomar. Fetma (2014) 22:2544–51.10.1002/oby.20882 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
115. de Weijer BA, van de Giessen E, van Amelsvoort TA, Boot E, Braak B, Janssen IM, et al. Lägre striatal dopamin D2/3-receptortillgänglighet hos överviktiga jämfört med icke-överviktiga personer. EJNMMI Res (2011) 1:37.10.1186/2191-219X-1-37 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
116. Deckersbach T, Das SK, Urban LE, Salinardi T, Batra P, Rodman AM, et al. Pilot randomiserad studie som visar vändning av fetmarelaterade abnormiteter i belöningssystemets lyhördhet för matsignaler med ett beteendeingrepp. Nutr Diabetes (2014) 4:e129.10.1038/nutd.2014.26 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
117. Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Logan J, Gatley SJ, Hitzemann R, et al. Minskad striatal dopaminerg lyhördhet hos avgiftade kokainberoende försökspersoner. Nature (1997) 386:830–3.10.1038/386830a0 [PubMed] [Cross Ref]
118. Volkow ND, Wang GJ, Telang F, Fowler JS, Logan J, Childress AR, et al. Kokainsignaler och dopamin i dorsal striatum: mekanism för begär i kokainberoende. J Neurosci (2006) 26:6583–8.10.1523/JNEUROSCI.1544-06.2006 [PubMed] [Cross Ref]
119. Boutelle KN, Bouton ME. Implikationer av inlärningsteori för att utveckla program för att minska överätande. Appetite (2015) 93:62–74.10.1016/j.appet.2015.05.013 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
120. Stice E, Lawrence NS, Kemps E, Veling H. Träning av motoriska reaktioner på mat: en ny behandling för fetma inriktad på implicita processer. Clin Psychol Rev (2016) 49:16–27.10.1016/j.cpr.2016.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
121. Stice E, Yokum S, Veling H, Kemps E, Lawrence NS. Pilottest av ett nytt livsmedelssvar och uppmärksamhetsträningsbehandling för fetma: hjärnavbildningsdata tyder på åtgärder som formar värdering. Behav Res Ther (2017) 94:60–70.10.1016/j.brat.2017.04.007 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]
122. Attwood AS, O'Sullivan H, Leonards U, Mackintosh B, Munafo MR. Attentional bias-träning och cue-reaktivitet hos cigarettrökare. Addiction (2008) 103:1875–82.10.1111/j.1360-0443.2008.02335.x [PubMed] [Cross Ref]
123. Fadardi JS, Cox WM. Omvänd sekvens: minska alkoholkonsumtionen genom att övervinna alkoholens uppmärksamhetsbias. Drug Alcohol Depend (2009) 101:137–45.10.1016/j.drugalcdep.2008.11.015 [PubMed] [Cross Ref]
124. Schoenmakers TM, de Bruin M, Lux IF, Goertz AG, Van Kerkhof DH, Wiers RW. Klinisk effektivitet av träning för modifiering av uppmärksamhetsbias hos abstinenta alkoholistpatienter. Drug Alcohol Depend (2010) 109:30–6.10.1016/j.drugalcdep.2009.11.022 [PubMed] [Cross Ref]
125. Boutelle KN, Monreal T, Strong DR, Amir N. En öppen studie som utvärderar ett program för att modifiera uppmärksamhetsbias för överviktiga vuxna som hetsäter. J Behav Ther Exp Psychiatry (2016) 52:138–46.10.1016/j.jbtep.2016.04.005 [PubMed] [Cross Ref]
126. Peckmezian T, Hay P. En systematisk översikt och narrativ syntes av interventioner för okomplicerad fetma: viktminskning, välbefinnande och inverkan på ätstörningar. J Eat Disord (2017) 5:15.10.1186/s40337-017-0143-5 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Cross Ref]