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Comportamiento

Controllo di mangiare comportamento utilizzando un sistema di Feedback romanzo

Published: May 08, 2018
doi:
10.3791/57432
, , , , , ,
1Mandometer Clinic,Karolinska Institutet, 2Department of Electrical and Computer Engineering,Aristotle University of Thessaloniki

Summary

Soggetti mangiano cibo da un piatto di una bilancia collegata a un computer che registra la perdita di peso della piastra durante il pasto. Feedback su schermo del computer consente al soggetto di adattare il suo comportamento alimentare alle curve di riferimento così normalizzare il peso corporeo.

Abstract

Soggetti mangiano cibo da un piatto che si siede su una scala collegata a un computer che registra la perdita di peso della piastra durante il pasto e compone una curva di ingestione di cibo, pasto durata e tasso di mangiare modellato da un’equazione quadratica. Lo scopo del metodo è quello di modificare il comportamento alimentare fornendo feedback visivo sullo schermo del computer che il soggetto può adattarsi a perché sullo schermo appare la sua/il suo proprio tasso di mangiare durante il pasto. I dati generati dal metodo sono automaticamente analizzati e predisposta per l’equazione quadratica utilizzando un algoritmo di misura. Il metodo ha il vantaggio di registrazione mangiare comportamento obiettivamente e offre la possibilità di modificare il comportamento alimentare sia in esperimenti che nella pratica clinica. Una limitazione potrebbe essere che i soggetti sperimentali sono interessati dal metodo. La stessa limitazione può essere un vantaggio nella pratica clinica, come comportamento alimentare è più facilmente stabilizzato dal metodo. Un trattamento che utilizza questo metodo ha normalizzato il peso corporeo e restaurato la salute di alcuni cento pazienti con anoressia nervosa e altri disturbi alimentari e ha ridotto il peso e migliorato la salute dei pazienti gravemente sovrappeso.

Introduction

Il dispositivo presentato qui è utilizzato per ripristinare il peso del corpo e della salute dei sotto- e pazienti in sovrappeso controllando il tasso di mangiare e l’assunzione di cibo tramite feedback visivo fornito sullo schermo del computer durante il pasto. Si compone di una bilancia elettronica e un computer, ad esempio, uno smartphone su misura. Un’applicazione consente un soggetto di collegare lo smartphone alla scala tramite Bluetooth. Una volta che lo smartphone è collegato alla scala, il soggetto mette una piastra sulla scala e il cibo sul piatto e inizia a mangiare. A intervalli regolari, una scala di valutazione appare sullo schermo e il soggetto è chiesto di valutare la sua/il suo senso di sazietà. La scala di valutazione può essere scollegata, dipendendo l’obiettivo dell’esperimento o l’intervento clinico. Per scopi sperimentali e clinici una curva di riferimento per mangiare tasso e una curva di riferimento per la sensazione di pienezza vengono visualizzati sullo schermo dello smartphone. Il soggetto può adattarsi per le curve di riferimento perché la sua/il suo tasso di mangiare e marinai di pienezza appaiono sullo schermo durante il pasto.

Il dispositivo registra la diminuzione del peso del piatto come alimento è consumato e le valutazioni di pienezza nel corso del pasto e negozi le registrazioni. I dati di perdita di peso vengono utilizzati per produrre un modello quadratico della curva cumulativa cibo assunzione (CFI): y = kx2+ lx, dove y = quantità di cibo consumato, k = cambiamento del tasso di mangiare nel corso del pasto e l = velocità iniziale di mangiare1. La curva CFI è basata su modelli le seguenti tre azioni durante il pasto: morso, aggiunta dell’alimento e artefatto (variazioni di peso indipendenti dal consumo di cibo). Queste azioni vengono mappate su simboli non terminali di una grammatica context-free (CFG)2. La registrazione, dopo la trasformazione preliminare, è suddiviso in intervalli di tempo corrispondenti alle variazioni di peso (basati su coefficienti avanti derivato e delta), che poi vengono mappati ai simboli terminali CFG. CFG poi consente la stima dell’interpretazione più probabile del pasto assumendo indipendenza per ogni evento.

Il dispositivo è utilizzato in ricerca, nonché come nella pratica clinica. In primo luogo è stato usato per trattare pazienti con anoressia nervosa e altri disturbi alimentari e successivamente per il trattamento di pazienti gravemente sovrappeso.

Mangiare assistita da feedback visivo ha le seguenti basi scientifiche. Animali, compreso gli esseri umani, si sono evoluti per mangiare molti cibi diversi, ma selezionano cosa mangiare sotto condizioni “a buffet”3,4. Tuttavia, sono attrezzate, anatomicamente e comportamentale, a mangiare qualunque cosa gli alimenti sono disponibili se condizioni ottengono compromessi3,4 e mangiare comportamento, masticazione, in particolare, quindi è stato un driver principale dell’evoluzione della testa umana, compreso il cervello e l’ apparato masticatorio3. Il modello di mangiare può pertanto essere più importante per il controllo del peso corporeo che il tipo di cibo mangiato. In supporto, intervento di dieta ha effetto minore, se del caso, normalizzante corpo peso5 e il dispositivo descritto qui può ad es., assistere scuola bambini a mangiare una quantità normale di cibo quando sfidato a mangiare velocemente durante la scuola pranzo6 e invertire l’effetto di un breve periodo di digiuno sull’ingestione di cibo in giovani donne e uomini7.

Neuroscienza ipotizza che la causa dei problemi di peso è stata presentata nel cervello8. Tuttavia, è improbabile che le centinaia di milioni di persone nel mondo, che ora pesano troppo9, sviluppato il problema a causa di un’anomalia neurale prima l’aumento di peso. È più probabile che le anomalie neurali10, come pure le anomalie mediche11, svilupparsi come un effetto di mangiare troppo12, Salva, forse in alcuni genotipi rari13.

Un possibile motivo perché neuroscienze non riesce a spiegare i problemi del peso corporeo è perché il presupposto di base è corretta, vale a dire, che il peso corporeo viene mantenuto quasi costante tramite controlli neurali eccitatorio/inibitorio esercitati sui abittudine alimentara8 . Qualunque sia l’inibizione può esercitare il cervello ha ovviamente non prevenuti centinaia di milioni di persone a diventare sul serio sovrappeso recentemente9. Una migliore comprensione del ruolo del cervello nel mangiare è emerso dalla scoperta che peptidi ipotalamici una volta pensiero per stimolare invece mangia atto a permettere la ricerca di cibo, anche a scapito di cibo assunzione14,15. Questi risultati, che sono stati recentemente confermano16,17, supporto del parere che il peso corporeo è mantenuto a un livello sano solo quando il fisico prezzo del cibo è alto, una condizione definita come “l’umano omeostatico polimorfismi”18. Considerando la molteplicità del cervello e reti genetiche impegnate nel mangiare comportamento e altri comportamenti anche19, sarebbe difficile, se possibile, per diminuire o aumentare il peso corporeo manipolando un sistema neurotrasmettitore o due. Dato queste considerazione, viene come nessuna sorpresa che intervento farmacologico ha minimo o nessun effetto sul corpo peso a gravemente sovrappeso20, così come nel sottopeso21.

È ironico che alcuni di questi recenti risultati semplicemente confermano le previsioni riguardanti il ruolo delle diete, geni, cervello e l’attività fisica nel regolamento del peso corporeo fatto da Mayer nel 1953 già22. In alternativa, comportamento alimentare può avere un ruolo causale nel controllo del peso corporeo e neuroscienze e genetica può avere sbagliato meccanismo per causa. In supporto, mangiare tutti i giorni nel corso dell’anno si sforza massimizzare l’ingestione di cibo in esseri umani, spingendo il peso del corpo verso l’alto per contrastare qualsiasi influenza della carenza di cibo23. Nel fenotipo umano omeostatico, l’influenza di questo tipo di eccesso di cibo fisiologico è controbilanciata dallo sforzo fisico necessario per ottenere cibo18. Perché questo sforzo è vicino a zero gli esseri umani oggi bisogno di supporto esterno per mantenere un peso corporeo sano basso. Tale supporto è fornito dal presente dispositivo.

Piuttosto che di targeting abittudine alimentara, trattamenti standard per i disturbi alimentari come destinazione i sintomi psicologici patients ´. In media 30% dei pazienti abbandonano questi trattamenti, meno del 50% vanno in remissione, anche se rimangono sintomatici, e almeno il 30% di ricaduta entro un anno di scarico24. Tuttavia, è stato trovato molto tempo fa che il trattamento abittudine alimentara ha un effetto migliore di trattare i sintomi psicologici25. Ciò che trova è stata replicata più recentemente utilizzando il dispositivo descritto in questo rapporto. Da questo metodo, circa 75% dei pazienti con disturbi alimentari andare in remissione e ricaduta di 10% in cinque anni di follow-up26, un miglioramento rispetto agli standard di cura24.

Anche se il tasso di mangiare è aumentato gravemente sovrappeso pazienti, la relazione di causa-effetto tra tasso di mangiare e peso corporeo non è stato chiarito e il tasso di mangiare è stato determinato da questionari27. Il dispositivo descritto qui rende possibile la misurazione oggettiva dell’ingestione di cibo e di tasso di mangiare e quando usati per ridurre queste due misure, è stato dimostrato essere più efficace nel diminuire il peso corporeo e migliorare la salute di dieta standard ed esercizio fisico intervento in adolescenti gravemente sovrappeso28.

Il principio di abittudine alimentara utilizzato nel presente dispositivo di registrazione è stato descritto tempo fa29,30,31, e ha da allora stato utilizzato negli esperimenti per registrare e modificare la frequenza di mangiare1, 6,7,32,33. Tuttavia, non è stato utilizzato per il trattamento di sotto- e in sovrappeso di pazienti di fuori di studi clinici e nella pratica clinica. Parte del programma clinico comporta l’uso del dispositivo a casa e nella vita quotidiana. Essa ha dimostrato di essere facile da usare in due laboratori di ricerca e nella pratica clinica.

Protocol

Tutti i lavori su soggetti sperimentali e pazienti sono stato approvato dal centrale etico recensione Consiglio di Stoccolma, Svezia. 1. controllo di tasso e l’ingestione di cibo di Feedback visivo per mangiare Scarica l’applicazione del dispositivo. Accendere la bilancia premendo il pulsante rosso sul fondo della scala (Figura 1). Aprire l’applicazione e selezionare un pasto premendo Control per mangiare senza feedback visivo o premendo formazione per mangiare con feedback visivo (Figura 2). Collegare la scala allo smartphone selezionando una delle scale trovate e premendo CONNECT (Figura 3). Mettete un piatto sulla bilancia. Premere fatto per continuare (Figura 4). Mettere il cibo sul piatto (0%). Mettere più cibo sul piatto (72%). Premere Start quando si è pronti per mangiare (100%) (Figura 5). Adeguare il tasso di mangiare alla curva tratteggiata blu riferimento (Figura 6). Tasso di sensazione di pienezza quando sullo schermo appare la scala di valutazione. Adattare il voto di pienezza per la curva di riferimento viola tratteggiata a forma di s. Premere il fatto di continuare a mangiare (Figura 7). Rallentare se mangiare troppo in fretta (Figura 8). Senza cibo lasciato sul piatto, premere No quando finito di mangiare (Figura 9). Come la durata del pasto è mostrata quando il pasto è finito, premere fatto per uscire (Figura 10).

Representative Results

Cinque donne, che erano 17,5 (15-24) (mediani, min-max) anni, sono state trattate alla remissione da anoressia nervosa. Figura 11 , Figura 12 , Figura 13 Mostra i dati generati dal dispositivo, l’aspetto della curva CFI e il modello quadratico in due registrazioni nella parte iniziale del trattamento e una registrazione al momento della remissione. Nota il tasso di accelerazione di mangiare nel primo test senza feedback visivo, l’assunzione di un pasto grande già tre giorni più tardi con riferimento curva fornire un feedback visivo e il raddoppio del tasso di mangiare al momento della remissione in confronto con i due registrazioni nella parte iniziale del trattamento in uno dei pazienti. Figura 14A Mostra che il tempo di remissione era molto variabile in cinque pazienti. La figura mostra anche che con un normale indice di massa corporea (BMI) al momento della remissione (Figura 14B), i pazienti hanno consumato più cibo di quanto hanno fatto al momento del ricovero (Figura 14), e che la durata del pasto, anche se non ridotto, era meno variabile ( Figura 14). Si noti che le anoressiche possono consumare un pasto relativamente grande all’ammissione con un basso BMI (Figura 14). Si osserva inoltre che, mentre tre pazienti mangiavano ad un tasso accelera al momento del ricovero, tutti tranne uno mangiato ad un tasso decelerato quando nella remissione (Figura 14E). Correlativamente, aveva aumentato il tasso iniziale di mangiare al momento della remissione (Figura 14F). Figura 1: la scala. Premere il pulsante per accendere la bilancia. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 2: iniziare il pasto. Aprire app per iniziare il pasto. Premere Control per mangiare senza feedback visivo. Premere formazione per mangiare con feedback visivo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 3: collegare la scala e smartphone. Selezionare scala utilizzando app. Premere Connetti per procedere. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 4: mettere la piastra su scala. Posizionare la piastra sulla bilancia e premere fatto per procedere. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 5: mettere il cibo sul piatto. Mettere il cibo sul piatto fino al 100% è indicato e premere Start quando si è pronti per mangiare. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 6: mangiare con feedback visivo. Adeguare il tasso di mangiare alla curva di riferimento blu tratteggiata. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 7: valutazione di pienezza. Indicare il senso di sazietà quando viene visualizzata la scala di valutazione. Adattare il voto alla curva di riferimento viola tratteggiata e premere fatto di continuare a mangiare. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 8: tasso di adattamento del mangiare. Modificare il tasso di mangiare se deviando dalla curva di riferimento blu tratteggiata. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 9: pasto completato. Premere No se non c’è nessun cibo sul piatto. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 10: pasto finito. Conformità alle curve di riferimenti e durata del pasto visualizzato. Premere fatto per uscire. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 11: l’ingestione di cibo cumulativo precoce (CFI) curva in nervosa di anorexia. Registrazione (linea blu), manufatti rimossi (linea rossa) e curva CFI modellato dalla equazione quadratica. Dati da un paziente anoressico il secondo giorno del trattamento mangiare senza feedback visivo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 12: risposta precoce al trattamento in nervosa di anorexia. Paziente si adatta alla curva di riferimento il quinto giorno del trattamento. Dati dallo stesso paziente. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 13: remissione da anoressia nervosa. Aumentare il tasso di mangiare in fase di remissione dopo 175 giorni di trattamento. Dati dallo stesso paziente mangiare senza feedback visivo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 14: effetto del trattamento di abittudine alimentara in nervosa di anorexia. Tempo di remissione altamente variabile (A) come indice di massa corporea (BMI) normalizza (B) in cinque pazienti trattati alla remissione da anoressia nervosa. Nota variabilità nell’assunzione di cibo (C), durata del pasto (D), decelerazione del tasso di mangiare (E) e il tasso iniziale di mangiare (F) all’ammissione (Adm) e la normalizzazione di queste misure alla remissione (Rem). Pazienti di mangiare senza curva di riferimento. Dati sono mediane (min-max). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Discussion

Mentre il metodo qui descritto è un importante intervento nel nostro trattamento dei pazienti con problemi di peso corporeo, il trattamento ha ulteriori interventi, che sono state descritte prima, compresi i criteri per l’ammissione e la remissione34 e esito a intervalli di tre mesi in ognuna delle 1428 pazienti26. Il dispositivo, non questi ulteriori interventi, è l’obiettivo della presente relazione.

La modalità di controllo del dispositivo viene utilizzata per registrare il comportamento alimentare in soggetti sani e in sotto- e pazienti di peso eccessivo. La modalità Training viene utilizzata successivamente per modificare il comportamento alimentare per scopi sperimentali o clinici. Utilizzando visual feedback nel trattamento di pazienti anoressici, 100% come indicato sullo schermo del computer, è la quantità di cibo che il paziente dovrebbe mangiare determinato individualmente sulla base di tre prove preliminari in modalità di controllo . 100% è una piccola quantità di cibo in un paziente anoressico, ma più alimento che il candidato mangiato in tre prove preliminari. Un addetto ai paziente anoressica mangiare progressivamente più cibo e il candidato è richiesto di aggiungere cibo fino al 100% è indicato sullo schermo. La forma della curva tratteggiata blu riferimento, che rimane lo stesso nel corso del trattamento, si basa sulla constatazione che le persone sane di peso normale mangiano presso un progessively diminuzione frequenza, cioè, in un modo decelerato1. La curva di riferimento viola tratteggiate per la sensazione di pienezza si basa sulla constatazione che la curva cumulativa sazietà si adatta meglio a una curva sigmoidea1. Non esistono numeri sugli assi. Il trattamento continua fino a quando il paziente è in grado di mangiare circa 300-350 g di cibo in circa 10-15 min senza una curva di riferimento. Questi dati sono stati ottenuti dal peso normale, soggetti sani. Entrambi sotto- e pazienti in sovrappeso hanno una scelta tra tre piatti di cibo ordinario svedese nella pratica clinica e sono offerti acqua da bere. Manipolazione sperimentale del comportamento alimentare è fatto nello stesso modo in soggetti sani1,6,7,32,33. Perché ristabilire la normale sensazione di pienezza utilizzando il feedback visivo fornito da una curva di riferimento viene fatto nello stesso modo non è discusso qui. Clinicamente, tuttavia, questo è un intervento importante come pazienti anoressici valuta la sensazione di pienezza molto più elevato rispetto a soggetti sani.

Mentre i pazienti seguono il feedback visivo quando si mangia in trattamento, possono aggiungere gli alimenti al piatto durante il pasto quando mangiano senza feedback. Aggiunte di cibo e altri eventi, tra cui exterted di pressione sulla piastra durante il sezionamento del cibo utilizzando forchette e coltelli, interessano la registrazione dal dispositivo creando artefatti ed errori che sono stati precedentemente trattato con manualmente come descritto in35. I dati generati da mangiare utilizzando il dispositivo sono raccolti in una database, da cui il clinico può recuperare i risultati di fornire ai pazienti con feeback su come trattamento progredisce ed il ricercatore può utilizzare per analizzare i risultati sperimentali su misura.

Pazienti anoressici mangiano solo poco cibo in un lento tasso34. È interessante notare che, tuttavia, essi sono in grado di consumare pasti normali dimensioni anche a molto basso BMI18. Ad esempio, il paziente ha segnalato è stato in grado di mangiare 300 g molto all’inizio del trattamento e a lungo prima di normalizzazione del suo BMI e a soli tre giorni dopo aver mangiato in maniera disordinata, cioè, consumando solo poco cibo ad un tasso accelerato. Pazienti anoressici che inizio mangiare a un prezzo estremamente basso rischiano di aumentare il tasso di mangiare nel corso dei pasti iniziali, come ha fatto tre dei pazienti segnalati qui. Quando i pazienti si avvicinano remissione, tuttavia, la relazione inversa tra il tasso di decelerazione e la velocità iniziale di mangiare emerge1. Diverse centinaia i pazienti con disturbi del comportamento alimentare sono stati trattati alla remissione e il protocollo ha dimostrato utente amichevole con nessun effetti collaterali avversi26. Pazienti gravemente obesi sono stati trattati allo stesso modo per perdere peso, anche se non in un normale peso28,33. Attualmente non esiste un metodo che normalizza il peso corporeo dei pazienti gravemente sovrappeso.

Una limitazione del metodo è che i soggetti sono probabilmente influenzati dal dispositivo anche in assenza di feedback visivo. Tale ipotesi possono essere verificata confrontando i dati ottenuti con il dispositivo con i dati ottenuti dai pasti video-registrato. Paradossalmente, la stessa limitazione potrebbe essere un vantaggio nel trattamento, che mira a normalizzare l’assunzione di cibo.

Mentre il presente metodo è stato utilizzato a lungo per registrare il comportamento alimentare, l’aggiunta di feedback visivo per scopi sperimentali e clinici non è stato utilizzato fuori dalla nostra ricerca e clinica. Per i clinici che mira a ripristinare il comportamento alimentare dei pazienti e per gli scienziati interessati all’utilizzo di abittudine alimentara come variabile sperimentale, il dispositivo offre un metodo. L’analisi dei risultati possono essere automatizzato utilizzando l’algoritmo presente per il calcolo della curva CFI, alleviando la necessità per l’elaborazione manuale che richiede tempo. In questo modo il monitoraggio e l’analisi del comportamento alimentare in grandi gruppi di soggetti possibile.

L’efficacia dell’algoritmo sarà ulteriormente migliorato. Allo stato attuale si basa sulle stime delle deviazioni da veri valori delle punture dissociate da artefatti.

Il dispositivo utilizzerà tra i bambini per evitare problemi di peso corporeo in età adulta. La maggior parte dell’hardware e software descritto in questo rapporto sono pronta per tale uso su larga scala. Possibili miglioramenti, tra cui ottimizzando la progettazione visiva di feedback sullo schermo del dispositivo ed espandendo la CFG con altri tipi di azioni nel pasto e l’analisi dei pasti parzialmente completati, devono attendere l’esito dell’uso previsto su larga scala .

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Maryam Esfandiari viene illustrato il funzionamento del dispositivo e Vasileios Papapanagiotou descrive come i dati generati sono filtrati e montati alla curva di CFI. Per Södersten descrive la ricerca su cui si basa l’intervento clinico e Cecilia Bergh discute il suo uso nella clinica. Il lavoro è supportato da Mando Group AB, ICT programma splendido della Comunità europea (610746) e salute della Comunità europea, cambiamento demografico e programma benessere (727688).

Materials

Scale TÜM ELEKTRONIK no catalogue number csutm made not comercially available
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Referencias

  1. Zandian, M., Ioakimidis, I., Bergh, C., Brodin, U., Södersten, P. Decelerated and linear eaters: Effect of eating rate on food intake and satiety. Physiol. Behav. 96, 270-275 (2009).
  2. . Elements of the Theory of Computation Available from: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=549820 (1997)
  3. Lieberman, D. E. . Evolution of the Human Head. , (2011).
  4. Ungar, P. S. . Evolution’s Bite: A Story of Teeth, Diet, and Human Origins. , (2017).
  5. Al-Khudairy, L., et al. physical activity and behavioural interventions for the treatment of overweight or obese adolescents aged 12 to 17 years. Cochrane Database Syst. Rev. 6, CD012691 (2017).
  6. Zandian, M., et al. Children eat their school lunch too quickly: an exploratory study of the effect on food intake. BMC Public Health. 12, (2012).
  7. Zandian, M., Ioakimidis, I., Bergh, C., Leon, M., Södersten, P. A sex difference in the response to fasting. Physiol. Behav. 103, 530-534 (2011).
  8. Xu, B., Xie, X. Neurotrophic factor control of satiety and body weight. Nat. Rev. Neurosci. 17, 282-292 (2016).
  9. GBD 2015 Obesity Collaborators. Health effects of overweight and obesity in 195 countries over 25 years. N. Engl. J. Med. , 13-27 (2017).
  10. Morley, J. E. Diabetes: the diabetic brain. Nat. Rev. Endocrinol. 13, 570-571 (2017).
  11. Aslibekyan, S., Garvey, W. T. Obesity: Obesity and cardiometabolic disease – more than meets the eye. Nat. Rev. Endocrinol. 13, 566-568 (2017).
  12. Södersten, P., Bergh, C., Zandian, I., Ioakimidis, Obesity and the brain. Med. Hypotheses. 77, 371-373 (2011).
  13. Hendricks, A. E., et al. Rare variant analysis of human and rodent obesity genes in individuals with severe childhood obesity. Sci. Rep. 7, 4394 (2017).
  14. Ammar, A. A., et al. NPY-leptin: opposing effects on appetitive and consummatory ingestive behavior and sexual behavior. Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 278, R1627-R1633 (2000).
  15. Nergårdh, R., et al. Neuropeptide Y facilitates activity-based-anorexia. Psychoneuroendocrinology. 32, 493-502 (2007).
  16. Chen, Y., Lin, Y. -. C., Kuo, T. -. W., Knight, Z. A. Sensory detection of food rapidly modulates arcuate feeding circuits. Cell. 160, 829-841 (2015).
  17. Burnett, C. J., et al. Hunger-driven motivational state competition. Neuron. 92, 187-201 (2016).
  18. Nergårdh, R., Nergårdh, R., Bergh, C., Zandian, M., Scheurink, A. Behavioral neuroendocrinology and treatment of anorexia nervosa. Front. Neuroendocrinol. 29, 445-462 (2008).
  19. Södersten, P., Nusbaum, M. P., Blitz, D. M., Marder, E. Functional consequences of neuropeptide and small-molecule co-transmission. Nat. Rev. Neurosci. 18, 389-403 (2017).
  20. Mead, E., et al. Drug interventions for the treatment of obesity in children and adolescents. Cochrane Database Syst. Rev. 11, CD012436 (2016).
  21. Himmerich, H., et al. Olanzapine treatment for patients with anorexia nervosa. Can. J. Psychiatry. 62, 506-507 (2017).
  22. Mayer, J. Genetic, traumatic and environmental factors in the etiology of obesity. Physiol. Rev. 33, 472-508 (1953).
  23. Periwal, V., Chow, C. C. Patterns in food intake correlate with body mass index. Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab. 291, E929-E936 (2006).
  24. Bergh, C., Leon, M., Brodin, U., Zandian, M. Cognitive behavior therapy for eating disorders versus normalization of eating behavior. Physiol. Behav. 174, 178-190 (2017).
  25. Freeman, C. P. L., Barry, F., Dunkeld-Turnbull, J., Henderson, A. Controlled trial of psychotherapy for bulimia nervosa. Br. Med. J. Clin. Res. Ed. 296, 521 (1988).
  26. Södersten, P., Bergh, C., et al. Effective treatment of eating disorders: results at multiple sites. Behav. Neurosci. 127, 878-889 (2013).
  27. Yamagishi, K., et al. Impact of speed-eating habit on subsequent body mass index and blood pressure among schoolchildren – The Ibaraki Children’s Cohort Study (IBACHIL). Circ. J. Off. J. Jpn. Circ. Soc. , (2017).
  28. Ford, A. L., et al. Treatment of childhood obesity by retraining eating behaviour: randomised controlled trial. BMJ. 340, b5388 (2010).
  29. Jordan, H. A., Wieland, W. F., Zebley, S. P., Stellar, E., Stunkard, A. J. Direct measurement of food intake in man: a method for the objectiive study of eating behavior. Psychosom. Med. 28, 836-842 (1966).
  30. Meyer, J. -. E., Pudel, V. Experimental studies on food-intake in obese and normal weight subjects. J. Psychosom. Res. 16, 305-308 (1972).
  31. Kissileff, H. R., Klingsberg, G., Itallie, T. B. V. Universal eating monitor for continuous recording of solid or liquid consumption in man. Am. J. Physiol. – Regul. Integr. Comp. Physiol. 238, R14-R22 (1980).
  32. Zandian, M., Ioakimidis, I., Bergh, C., Södersten, P. Linear eaters turned decelerated: reduction of a risk for disordered eating?. Physiol. Behav. 96, 518-521 (2009).
  33. Zandian, M., et al. Control of Body Weight by Eating Behavior in Children. Front. Pediatr. 3, (2015).
  34. Bergh, C., Brodin, U., Lindberg, G., Södersten, P. Randomized controlled trial of a treatment for anorexia and bulimia nervosa. Proc. Natl. Acad. Sci. 99, 9486-9491 (2002).
  35. Ioakimidis, I., et al. Description of chewing and food intake over the course of a meal. Physiol. Behav. 104, 761-769 (2011).

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Esfandiari, M., Papapanagiotou, V., Diou, C., Zandian, M., Nolstam, J., Södersten, P., Bergh, C. Control of Eating Behavior Using a Novel Feedback System. J. Vis. Exp. (135), e57432, doi:10.3791/57432 (2018).
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