نوجوان بالغوں میں بِنج میموری کی بازیافت کے بعد ردعمل کی روک تھام کی تربیت کے اثرات: ایک بے ترتیب کنٹرول شدہ تجرباتی مطالعہ حصہ 2

HPF کیو ری ایکٹیویٹی اور 'ذائقہ ٹیسٹ'۔ ضمیمہ معلومات میں طریقہ کار کو تفصیل کے ساتھ بیان کیا گیا ہے۔ مختصر طور پر، 'خوشگوار'، 'کھانے کی خواہش'، اور 'بجائے جانے کے امکانات' کا اندازہ 18 HPF اور 18 LPF امیجز کے لیے 0–100 پیمانے پر لگایا گیا تھا۔ اس ٹاسک سے، انفرادی HPF اور LPF امیجز (ہر ایک میں سے چار) فی شریک کو منتخب کیا گیا، بعد میں بصری تحقیقات اور Go/No-Go کاموں میں سب سے زیادہ اور سب سے کم انعامی ری ایکٹیویٹی ریٹنگ کی بنیاد پر استعمال کرنے کے لیے۔

ذائقہ کی جانچ اور میموری کے درمیان تعلق بہت تشویش کا موضوع ہے۔ حالیہ برسوں میں، تحقیق کے بڑھتے ہوئے جسم نے یہ ظاہر کیا ہے کہ ذائقہ کے ٹیسٹ یادداشت اور علمی صلاحیتوں کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔ خاص طور پر، یہاں ذائقہ کے ٹیسٹ میموری سے متعلق ہیں:

سب سے پہلے، ذائقہ کی جانچ دماغ اور اعصابی نظام کو فعال کرتی ہے. ذائقہ کی جانچ کے دوران، ہمیں کھانے کے ذائقے کو محسوس کرنے کے لیے سونگھنے، سونگھنے اور چکھنے جیسے متعدد حواس کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان حواس کا محرک دماغ اور اعصابی نظام کو براہ راست متحرک کر سکتا ہے، اس طرح ان کی محرکات کا جواب دینے اور حاصل کرنے کی صلاحیت میں بہتری آتی ہے۔ لہذا، ذائقہ ٹیسٹ دماغ کو تیز اور زیادہ فعال بنا سکتا ہے.

دوم، ذائقہ کے ٹیسٹ ہماری یادداشت کو بھی بہتر بنا سکتے ہیں۔ ذائقہ کی جانچ کرتے وقت، ہمیں ہر کھانے کے ذائقے اور ساخت کو پہچاننے اور یاد رکھنے کی ضرورت ہے، اور مسلسل اس کا موازنہ اور شناخت کرنا چاہیے۔ یادداشت کا یہ عمل نہ صرف ہماری یادداشت کی مضبوطی اور پائیداری کو بہتر بناتا ہے، بلکہ یہ ہماری توجہ اور ارتکاز کو بھی بہتر بناتا ہے، جس سے ہمارے لیے چیزوں کو یاد رکھنے اور یاد رکھنے میں آسانی ہوتی ہے۔

آخر میں، ذائقہ کے ٹیسٹ دانشورانہ ترقی اور سیکھنے کی صلاحیتوں کو بھی فروغ دے سکتے ہیں. ذائقہ کی جانچ نہ صرف دماغ اور اعصابی نظام کو متحرک کرتی ہے بلکہ ادراک اور جذبات سے بھی گہرا تعلق رکھتی ہے۔ ذائقہ کے ٹیسٹ کے ذریعے، ہم اپنی ذہانت اور سیکھنے کی صلاحیتوں کو بہتر بنا سکتے ہیں، اپنی متنوع سوچ کو ظاہر کر سکتے ہیں، اور باہمی اور نفسیاتی رابطے کی صلاحیتوں میں بہتری کو فروغ دے سکتے ہیں۔

مجموعی طور پر، ذائقہ کے ٹیسٹ ہماری علمی صلاحیتوں اور یادداشت کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور ہماری فکری نشوونما اور سیکھنے کی صلاحیتوں کو فروغ دے سکتے ہیں۔ لہذا، روزمرہ کی زندگی میں، ہمیں اپنی علمی اور سوچنے کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے لیے زیادہ توجہ دینی چاہیے اور ذائقہ کے مختلف ٹیسٹوں میں حصہ لینا چاہیے۔ یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ ہمیں یادداشت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے، اور Cistanche deserticola نمایاں طور پر یادداشت کو بہتر بنا سکتا ہے، کیونکہ Cistanche deserticola نیورو ٹرانسمیٹر کے توازن کو بھی کنٹرول کر سکتا ہے، جیسے کہ acetylcholine کی سطح میں اضافہ اور ترقی کے عوامل۔ یہ مادے یادداشت اور سیکھنے کے لیے بہت اہم ہیں۔ اس کے علاوہ، گوشت خون کے بہاؤ کو بھی بہتر بنا سکتا ہے اور آکسیجن کی ترسیل کو فروغ دیتا ہے، جو اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ دماغ کو کافی غذائی اجزاء اور توانائی ملے، اس طرح دماغی قوت اور برداشت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

دماغی افعال کو بہتر بنانے کے طریقے جاننے پر کلک کریں۔

تصویر کی درجہ بندی سے پہلے، شرکاء نے 'مینو' سے ایک ترجیحی HPF اسنیک فوڈ آئٹم کا انتخاب کیا اور انہیں بتایا گیا کہ وہ کھانے کی کچھ تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے بعد یہ کھائیں گے۔ منتخب کھانے کو شرکاء کے سامنے رکھا گیا تھا اور کھانے کی تمام تصاویر کی درجہ بندی کے دوران نظر آتا تھا اور آخر میں، تصویر کی درجہ بندی خود ہی 'کھانے کی خواہش' کے لیے درجہ بندی کی گئی تھی اور 'مزے' کے استعمال سے پہلے اور اس کے ذائقے کے اوصاف کی پیشن گوئی کی گئی تھی، یہ سچ ہے۔ لطف اندوزی' اور 'مزید خواہش'، بعد از کھپت۔ کھانا آن اسکرین پرامپٹس کے مطابق کھایا گیا جس میں شرکاء کو 'کھانا لینے'، 'کھانے کی تیاری'، اور 'کھانا کھانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

گو/نو-گو ٹاسک۔ بینج فوڈز کے جوابی تعصب کا اندازہ Go/No-Go ٹاسک کے ذریعے کیا گیا اور اسے دوبارہ تربیت دی گئی، Houben اور Jansen42 سے موافقت کی گئی اور پچھلی تحقیق 38,62 کے بعد۔ مکمل کام کی تفصیلات ضمنی معلومات اور Ref.63 میں دی گئی ہیں۔

سیشن 1 اور 3 میں ٹاسک کا ایک 'اسسمنٹ ورژن' اور سیشن 2 ('مداخلت' سیشن) میں 'ترمیم کا ورژن' استعمال کیا گیا تھا۔ دونوں ورژنوں میں ٹاسک کے پیرامیٹرز یکساں تھے سوائے HPF bingefoods کو 'No-go' جوابات کے ساتھ جوڑا بنایا گیا تھا اور LPF امیجز کو 'ترمیم' ورژن میں 100% ٹرائلز پر 'Go' جوابات کے ساتھ جوڑا بنایا گیا تھا۔ سیشن 2 میں گو/نو-گو ٹاسک کا 'شیم' ورژن صرف 'اسسمنٹ' ورژن تھا۔ تمام محرک کی قسموں (HPF binge food، LPF، یا filler) کے لیے Go- یا No-go ردعمل کے تقاضوں کے درمیان برابری۔ ردعمل کے تعصب کی تشخیص شدہ اشاریے غلطی کی شرح، درمیانی رد عمل کے اوقات، حساسیت (d-prime) رسپانسبیاس (معیار C) تھے۔ ، اور ردعمل کی ضرورت سے قطع نظر تصویروں پر 'جانے' کے لیے تعصب کی ترتیب42۔

بصری تحقیقات۔ ڈاٹ پروب ٹاسک میں آنکھ سے باخبر رہنے کا استعمال خود سے منتخب کردہ LPF اور HPF محرکات پر توجہ مرکوز کرنے والے تعصب کا اندازہ کرنے کے لئے کیا گیا تھا۔ تمام فوڈ امیجز کو نان فوڈ امیجز کے ساتھ جوڑا بنایا گیا تھا اور رہنے کا وقت اور پہلی فکسیشن لیٹینسی کا حساب بالترتیب مستقل اور خودکار توجہ کے اشاریے کے طور پر کیا گیا تھا۔ سپلیمنٹری انفارمیشن میں تفصیلات۔

بینج میموری بازیافت اور بغیر بازیافت کنٹرول۔ BMR+RIT اور BMR+شام گروپس کے شرکاء نے Binge Memory Retrieval (BMR) سے گزرا جس نے ان لوگوں کے متوازی طریقہ کار پر عمل کیا جسے ہم نے 48,64 سے خراب انعامی میموری کی بحالی پر کامیابی کے ساتھ سابقہ ​​مطالعات کا استعمال کیا ہے۔ BMR طریقہ کار کو سیشن کے ایک 'ذائقہ ٹیسٹ' (یعنی کیو ری ایکٹیویٹی) ٹاسک کے اعادہ کے طور پر شرکاء کو متعارف کرایا گیا تھا۔ ایک بار پھر، شرکاء نے 'مینو' سے اپنے پسندیدہ کھانے کا انتخاب کیا اور انہیں ہدایت کی گئی کہ وہ تصاویر کی درجہ بندی کرنے کے بعد اسے استعمال کریں۔

پیش کردہ تصاویر شرکاء کی چار اعلی ترین درجہ بندی والے 'بائنج اشارے' تھیں۔ اس کے بعد انہوں نے اپنے منتخب کردہ کھانے کی پیش گوئی شدہ لطف اور 'کھانے کی خواہش' کی درجہ بندی کی۔ اس کے بعد، اسکرین پر استعمال کو پہلے کی طرح پڑھنے کا اشارہ ملتا ہے۔ تاہم، آخری اشارے پر 'روکیں، کھانا نیچے رکھیں' پڑھیں جس مقام پر کھانا لے جایا گیا تھا۔ اس طرح شرکاء کو ان کے متوقع کھانے کے انعام کے استعمال سے روک دیا گیا، جس سے علمی پیشن گوئی کی غلطی پیدا ہو گئی۔

NR کی حالت میں شرکاء نے BMR کے طور پر اسی طریقہ کار پر عمل کیا، سوائے (1) binge فوڈ کیوز کو کیو ری ایکٹیویٹی ٹاسک سے سب سے کم درجہ بندی والے LPF فوڈ امیجز کے ساتھ تبدیل کیا گیا اور (2) مینو سے اپنے پسندیدہ HPF کو منتخب کرنے کے بجائے، شرکاء کو دیا گیا۔ ایک نان binge LPF (اجوائن کی چھڑیاں) اور کہا کہ وہ کھانے کی تصاویر کی درجہ بندی کے بعد یہ کھائیں گے۔

اس کے بعد، امیج اور فوڈ ریٹنگز اور پرامپٹ اسکرینیں BMR طریقہ کار سے یکساں تھیں، بشمول پیشین گوئی کی غلطی کا طریقہ کار۔ NR طریقہ کار کو BMRas کے ساتھ ممکنہ حد تک قریب سے ملنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا (دوبارہ) binge Food reward میموری کو چالو کیے بغیر۔

طریقہ کار

اسکریننگ کے بعد، شرکاء نے تین لیب سیشنز میں شرکت کی اور (دور سے) چار اضافی مواقع پر فالو اپ ڈیٹا فراہم کیا (+2 ہفتے، 3 ماہ، 6 ماہ، اور 9 ماہ)۔ لیب سیشنز سے پہلے، انہوں نے ٹھوس کھانے سے روزہ رکھا (4 گھنٹے) اور کیفین (2 گھنٹے) سے پرہیز کیا۔ تمام لیب سیشنز دوپہر 1 سے 5 بجے کے درمیان منعقد کیے گئے تھے، اہلیت کی جانچ کے بعد، سیشن 1 کے آغاز پر تحریری باخبر رضامندی دی گئی تھی۔ مکمل طریقہ کار کو ضمنی معلومات میں تفصیل سے بیان کیا گیا ہے۔

سیشن 1. بیس لائن ڈیموگرافک، سوالنامہ، حیاتیاتی (بشمول خون میں گلوکوز، بلڈ پریشر، وزن اور اونچائی BMI کے حساب سے)، اور کھانے سے متعلق اقدامات حاصل کیے گئے (مکمل فہرست کے لیے ضمیمہ دیکھیں)۔ اس کے علاوہ، خوراک کی خواہش (FCQ) اور بھوک (بھوک کے حکمران) کے ریاستی اقدامات کا اندازہ کیا گیا جس کے بعد کیو ری ایکٹیویٹی طریقہ کار اور Go/No-Go ٹاسک کے تشخیصی ورژن کا جائزہ لیا گیا۔ آخر میں، انہوں نے بصری تحقیقات کا کام مکمل کیا۔

سیشن 2 (سیشن 1+48 h)۔ سیشن 1 سے حیاتیاتی اور ریاستی اقدامات کو دہرانے کے بعد، شرکاء نے پھر BMR یا NR طریقہ کار کو مکمل کیا جیسا کہ ان کے بے ترتیب گروپ کی تقسیم کے لیے مناسب تھا۔ جیسا کہ ہمارے پچھلے مطالعات48,49 کے ساتھ، BMR یا NR طریقہ کار کے بعد، شرکاء نے کھانے کے اشارے سے علمی اخراج کو یقینی بنانے کے لیے ہائی لوڈ ورکنگ میموری ٹاسک (ریور میڈ بیٹری سے نثر کی یادداشت اور ہندسوں کے اسپین کو آگے اور پیچھے) مکمل کیا۔ ان 'ڈسٹریکٹر' کاموں (~5 منٹ) کی تکمیل کے بعد، شرکاء نے Go/No-Go ٹاسک کا 'RIT' یا 'Sham' ورژن شروع کیا، اس کے بعد FCQ-state اور 'hunger ruler'۔

سیشن 3 (سیشن 2+7 دن)۔ سیشن 3 کا طریقہ کار سیشن 1 سے مماثل تھا، سوائے اس کے کہ شرکاء نے BIS، BIS/BAS، یا BDI اسکیل کو مکمل نہیں کیا۔

فالو اپ۔ سیشن 3 کے بعد 2 ہفتوں، 3، 6 اور 9 ماہ میں، شرکاء نے دور سے BES، EDEQ، Y-FAS، Binges کے TLFB، TFEQ، اور PFS کو مکمل کیا اور ابتدائی کیو ری ایکٹیویٹی اسسمنٹ ٹاسک میں استعمال ہونے والی ہر تصویر کو اسی میٹرکس پر درجہ بندی کیا۔ بطور لیب میں۔

شماریاتی نقطہ نظر۔ لیب میں مسلسل اقدامات (کیو ری ایکٹیویٹی ریٹنگ ڈیٹا، Go/No-Go کے رد عمل کے اوقات، oculomotor توجہ کا تعصب، اور ریاستی سوالنامے کے اقدامات) کا اندازہ 2 [سیشن: سیشن 1 (ہیرا پھیری) بمقابلہ سیشن 3 (پوسٹ ہیرا پھیری)) سے کیا گیا۔ ×3 [BMR+RIT, BMR+sham, NR+RIT]× مخلوط انووا۔ پاور کیلکولیشن اس ماڈل پر مبنی تھی (مکمل ڈیٹا ہینڈلنگ پروٹوکولز، نمونہ سائز کیلکولیشن ڈیٹا، اور رینڈمائزیشن کے لیے ضمنی معلومات دیکھیں)۔ کیو ری ایکٹیویٹی اور Go/No-Go RT ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے، کیو ٹائپ (HPF، LPF، نان فوڈ فلر) کا ایک فیکٹر بھی تیار کیا گیا تھا۔

Go/No-Gotask میں خرابی کی شرح اور درستگی کے اعداد و شمار کے لیے، لاگ لائنر لنک فنکشن کے ساتھ عمومی تخمینہ لگانے والی مساواتیں شمار کے اعداد و شمار کی تخمینی تقسیم کی وجہ سے استعمال کی گئیں۔ طویل مدتی فالو اپ ڈیٹا کے لیے، لکیری مخلوط ماڈلز (LMMs؛ مسلسل، عام طور پر تقسیم کیے جانے والے ڈیٹا کے لیے) اور عام لکیری مخلوط ماڈلز (GLMMs؛ binge count data) استعمال کیے گئے، جس میں گروپ، ٹائم پوائنٹ (بیس لائن، پوسٹ ہیرا پھیری،) کے اثرات شامل تھے۔ 2 ہفتے، 3 ماہ، 6 ماہ اور 9 ماہ) اور ان کا تعامل۔

سگنل کا پتہ لگانے کے میٹرکس کا معیار C (یعنی 'g bias' اور d′ کا حساب Go/No-Go ٹاسک کے لیے کیا گیا تھا) اور LMMs اور Gamma GLMM (ڈیٹا کی تقسیم کے بعد معائنہ) کے ساتھ تجزیہ کیا گیا تھا۔ بیس لائنٹریٹ، بائیو میٹرک، اور ڈیموگرافکس متغیرات کے ٹیسٹوں کے لیے، جہاں گروپ کے فرق کا قیاس نہیں کیا گیا تھا، جھوٹی دریافت کی شرح (FDR65) ایڈجسٹ الفا لیول لاگو کیا گیا تھا۔ اومنی بس ٹیسٹوں کے بعد پوسٹ ہاک ٹیسٹس کو سیڈک تصحیح کا استعمال کرتے ہوئے ایڈجسٹ کیا گیا۔ LS اور EC کے ذریعہ ڈیٹا اکٹھا کیا گیا اور SKK کے ذریعہ تیار کردہ کوڈ کا استعمال کرتے ہوئے، RKD کے ذریعہ نابینا تجزیہ کیا گیا۔

اخلاقی منظوری۔

مصنفین کا دعویٰ ہے کہ اس کام میں تعاون کرنے والے تمام طریقہ کار کو یونیورسٹی کالج لندن ریسرچ ایتھکس کمیٹی کے انسانی تجربات سے متعلق اخلاقی معیارات اور 1975 کے ہیلسنکی اعلامیہ کے مطابق منظور کیا گیا تھا، جیسا کہ 2008 میں نظر ثانی کی گئی تھی۔ ISRCTN رجسٹریشن شناخت کنندہ:ISRCTN13262256۔ اوپن سائنس فریم ورک پری رجسٹریشن:https://osf.io/82c4r/۔

نتائج

Descriptive statistics for key variables across groups are given in Table 1. Groups were very similar on assessed demographic variables, being typically in their early 20s and higher education. BES scores verified subjective binge-eating status and the PFS, TFEQ, and FCQ indicated relatively high reactivity to food, emotional/uncontrolled eating, and food craving indicating the sample displayed robust maladaptive reward responses to food. There was a trend for greater BMI in BMR+RIT than the other groups, due to three individuals with particularly high BMI (~37). There was also a trend for a difference (BMR+Sham>BMR+RIT) TFEQ کے بے قابو کھانے کے ذیلی پیمانے میں۔ ان میں سے کوئی بھی فرق ایف ڈی آر درست شدہ الفا میں اہمیت کے قریب نہیں پہنچا۔ گروپس دوسری صورت میں بیس لائن متغیرات پر ایک جیسے تھے۔

RIT اور BMR کے قلیل مدتی اثرات (لیب میں اقدامات)۔

پہلے سے ہیرا پھیری، اور Go/No-Go ٹاسک کمیشن کی غلطیاں (False Alarms) دونوں قسم کے کھانے کی محرکات (LPF اور binge) کے لیے غیر غذائی محرکات سے زیادہ تھیں۔ مکمل تجزیوں کے لیے ضمنی معلومات دیکھیں۔ تمام گروپس، سیشنز (پری ہیرا پھیری بمقابلہ پوسٹ ہیرا پھیری)، محرک کی اقسام (Binge، LPF، نان فوڈ فلر)، اور خرابی کی اقسام (مس اور جھوٹے الارم) میں خرابی کی شرحوں کی جانچ کی گئی۔ بیس لائن ڈیٹا کے تجزیہ کے مطابق، محرک کی قسم کے اہم اثرات (χ2(2)=82.194، p<0.001), Error Type (false alarms>مسز): χ2(1)=6.404, p=0.011 اور ان کا تعامل (χ2(2)=13.013, p=0.001) پایا گیا .

گروپ، محرک کی قسم، خرابی کی قسم، اور سیشن کا چار طرفہ تعامل بھی اہم تھا۔ تین طرفہ محرک کی قسم × سیشن × خرابی کی قسم کا تعامل تمام گروپوں میں موجود تھا، حالانکہ ہر گروپ کے اندر سادہ اثرات صرف BMR+RIT میں Binge فوڈ محرکات کے جواب میں تبدیلی ظاہر کرتے ہیں (ٹیبل 2، اوپر دیکھیں)۔ بیس لائن پر، BMR+RIT نے فوڈ امیجز (χ2(1)=18.043، p<0.001), however, this was abolished post-training (χ2 (1)=1.222, p=0.269).

اس اثر کو کوالیفائی کرنے کے لیے، سیشن × محرک قسم کے تعاملات کا اندازہ ہر گروپ اور خرابی کی قسم کے اندر کیا گیا (ٹیبل 2، نیچے دیکھیں)۔ اس نے بی ایم آر + آر آئی ٹی میں سیشن 1 سے سیشن 3 تک binge-food 'مسز' میں نمایاں اضافہ دکھایا، لیکن BMR+Sham میں مسز میں نمایاں کمی (یعنی binge food کے لیے زیادہ ردعمل)، جو اس میں نقطہ نظر کے تعصب کے ممکنہ بگڑنے کی نشاندہی کرتی ہے۔ گروپ NR+RIT میں، جھوٹے الارمسن binge Food 'no-go' ٹرائلز میں نمایاں کمی اور فلر امیجز کے لیے جھوٹے الارم میں کمی واقع ہوئی۔

سگنل کا پتہ لگانے کے اقدامات۔ معیار C. A 3 (گروپ) × 2 (سیشن: پہلے سے ہیرا پھیری، پوسٹ ہیرا پھیری) × Stimulus Type (Binge, LPF, fller) فیکٹوریل لکیری مخلوط ماڈل بوٹسٹریپڈ پیرامیٹر کے ساتھ محرک کی قسم [F(2,450) کے بنیادی اثرات کا تخمینہ لگاتا ہے {6}}.59، p=0.028] اور ایک گروپ × سیشن × محرک قسم کا تعامل[F(4,450)=3.011, p=0.018]۔ ہر محرک کی قسم کے لیے سیشن × گروپ کے تعاملات کی جانچ کے ذریعے 3-طریقے کے تعامل کی چھان بین کی گئی۔ اس سے صرف binge امیجز کے لیے سیشن*گروپ کے تعامل کا انکشاف ہوا۔

BMR+Sham میں، کھانے کے لیے ردعمل کے تعصب میں نمایاں طور پر بگڑتا ہوا دیکھا گیا، جس کی عکاسی سیشن 1 سے سیشن 3 تک تصاویر میں کمی سے ہوتی ہے [F(1,90)=6.14، صفحہ=0.015]۔ BMR+RIT میں، تصویروں کو بائنج کرنے کے تعصب میں نمایاں کمی تھی (C میں 0 کی طرف اضافہ) [F(1,90)=4.635، p=0.034]۔ NR+RIT میں اعداد و شمار کے لحاظ سے کوئی اہم تبدیلی نہیں آئی [F(1,90)=3.153,p=0.079]۔ یہ ممکنہ طور پر BMR + RIT میں ایک فائدہ مند ردعمل کا ثبوت ہے، حالانکہ یہ غور کرنا چاہیے کہ اس گروپ نے سیشن 1 پر تصویروں کو binge کرنے کے لیے سب سے بڑا تعصب ظاہر کیا، جو ممکنہ بنیادی بنیاد پر انحصار کے اثرات کی نشاندہی کرتا ہے۔ یہ اثر تصویر 1 میں دکھایا گیا ہے۔

D prime (d′). As with overall accuracy, d′ scores were highly skewed (z>4 زیادہ تر معاملات میں)، جانے/نو-گو سگنل کی حساسیت کے بارے میں چھت کی سطح کی کارکردگی کی نشاندہی کرتا ہے۔ اس وجہ سے، d′ اسکورز کا تجزیہ گاما جنرلائزڈ لکیری مخلوط ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا، جس میں گروپ، محرک کی قسم، اور سیشن کے عوامل شامل ہیں۔ p=0.016]، کھانے کی امیجز بمقابلہ نان فوڈ فلر امیجز [t(522)=2.783، p{{13} }.017]، لیکن HPF اور LPF محرک [t(522)=0.766، p=0.444] کے درمیان کوئی فرق نہیں ہے۔

رد عمل کے وقت کا ڈیٹا۔ بیس لائن پر، (صحیح) 'گو' ٹرائلز پر درمیانی رد عمل کے اوقات نے StimulusType [F(2,174)=8.447، p کے اثر کی نشاندہی کی۔<0.001, η2 p=0.089], that was invariant across groups [Stimulus Type × Group interaction: F(4,174) = 1.948, p=0.105, η2 p=0.043]. Responses were faster to both types of food images (HPF and LPF) than non-food fller images [Helmert F(1,87)=14.82, p<0.001, η2 p=0.146], but not different between HPF and LPF images [Helmert F(1,87)=0.089, p=0.766, η2 p=0.001]. Tus there was an overall faster response to food images in the study sample, but not specifically to HPF 'binge' foods. A general speeding of responses between sessions 1 and 3 indicated practice effects [F(1,87)=32.643, p<0.001, η2 p=0.273], but there were no interactions nor group effects.

اوکولوموٹر توجہ کا تعصب (بصری تحقیقات)۔ ایچ پی ایف/بائنج فوڈ بمقابلہ ایل پی ایف فوڈ امیجز کے رہنے کے وقت کی تشخیص میں کسی بھی فوڈ امیج سے اوپر بِنج فوڈ امیجز پر مستقل توجہ کا کوئی ثبوت نہیں ملا۔ {5}}.099، η2p=0.032]۔ یکساں طور پر، اس سے پہلے کی ہیرا پھیری میں فرق نہیں آیا [سیشن × تصویری قسم F(1,85)=0.7, p=0.792, η2p=0.001] یا تمام گروپس [سیشن × تصویری قسم × گروپ F(2,85)=0.43,p=0.65, η2p=0.01]۔ طویل تاخیر کے ٹرائلز پر رہنے کا وقت (2000 ms) بصری توجہ کے ابتدائی خودکار اور بعد میں شعوری کنٹرول کو شامل کرتا ہے۔

درحقیقت، بِنج فوڈ امیجز پر پہلے فکسیشن میں نمایاں طور پر کم تاخیر کا مشاہدہ کیا گیا (خودکار توجہ مرکوز کرنے کا ایک پیمانہ) بمقابلہ ایل پی ایف امیجز [تصویری قسم کا بنیادی اثر [F(1,85)=27.508,p<0.001, η2 p=0.245. Combined with the lack of difference in dwell time, this suggested that following initial (automatic) attentional capture, participants deployed effortful visual avoidance strategies to disengage attention from binge food images.

For more information:1950477648nn@gmail.com