過体重または肥満の成人は、口頭リストで健康な体重を持つ成人と比較して、記憶戦略の効率が低い 食べ物の言葉で修正された学習課題

抽象的な

いくつかの研究は、健康な体重（HW）の成人と比較して、過体重（OW）の成人ではエピソード記憶が乏しいことを示唆しています。 しかし、食物刺激を使用した人はほとんどいません。 記憶を評価する際に食品関連項目の重要性を理解するために、食品以外の単語の一部をスナック食品に置き換えることにより、エピソード記憶タスクを採用しました。 参加者は、年齢、性別、民族、教育が一致するコミュニティからの減量を求めるOWの成人48名であるのに対し、減量を目指すOWの成人48名であった。 全体的な記憶能力は同様であったが、即時想起に関してはHWの成人のほうがOWの成人よりも優れた成績を示す傾向があった(d=0.32、p=0.07)。 ただし、学習戦略の使用には明らかな違いがありました。

食事は人生の重要な部分です。 それは私たちの体に必要なエネルギーと栄養素を提供するだけでなく、私たちの思考、記憶、感情にも影響を与えます。

いくつかの研究では、食べ物が脳に与える影響は「あなたは食べたもので決まる」と言えると示唆されています。 食べる食べ物は、海馬と大脳皮質の機能に直接影響を与える可能性があります。 これら 2 つの脳領域は記憶と学習に密接に関係しています。 したがって、食事が記憶力に与える影響は非常に明白です。

魚油、ナッツ、緑葉野菜、ビタミンBが豊富な食品など、一部の食品は脳の機能に特に優れています。 これらの食品は脳の抗酸化能力を高め、脳のニューロンをより健康にします。

一方で、カロリー、脂肪、糖分の多い食事は肥満につながるだけでなく、脳の健康にも影響を与えます。 これらの食品は神経伝達に影響を与え、認知機能の低下や記憶喪失につながる可能性があります。

記憶力を高めるには、魚油、亜麻仁、クルミなどのオメガ-3脂肪酸が豊富な食事を選ぶことをお勧めします。 さらに、ビタミンB、亜鉛、マグネシウム、鉄など、いくつかのビタミンやミネラルも記憶力に有益です。

要約すると、食べ物は私たちの脳と体に大きな影響を与えるということを認識する必要があります。 適切な食習慣は、脳の健康と記憶力の維持に重要な役割を果たします。 ポジティブな姿勢を保ち、健康的な食べ物を選び、記憶力を速く鮮明に保ちましょう。 記憶力を向上させる必要があることがわかります。 カンクイは記憶力を大幅に向上させることができます。カンクンは多くのユニークな効果を持つ伝統的な漢方薬の素材であり、そのうちの 1 つは記憶力の向上です。 ひき肉の効能は、酸、多糖類、フラボノイドなどを含む、ひき肉に含まれるさまざまな有効成分によってもたらされます。これらの成分は、さまざまな方法で脳の健康を促進します。

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HW の成人は、すべてのテスト段階で OW の成人よりも効果的にセマンティック クラスタリングを利用しました (ds {{0}.44–0.62; ps 0 以下。{ {14}}1)。 HW を持つ成人は、シリアル クラスタリングもより効果的に利用しました (d=0.51; p < 0.01)。 HWを持つ成人は、即時および短遅延想起中に食べ物の単語と非食べ物の単語の両方についてより良い意味論的クラスタリングを示しました(ds=0.42–0.78; ps 0.01以下)が、意味論的クラスタリングは非食べ物の単語に対してのみより優れていました。 - 長い遅延での foodcategory (d=0.55; p < 0.01)。 これらの結果は、OWの成人が課題全体を通じて非効率的な学習戦略を利用しており、食事関連のコンテンツが学習に影響を与える可能性があることを示している。臨床的に、これらの発見は、減量治療には、新しい学習戦略の利用を増やすために、学習と記憶戦略の指導を組み込むことを検討すべきであることを示唆している可能性がある。スキル。

キーワード

エピソード記憶。 セマンティッククラスタリング。 肥満。

1. はじめに

米国の成人の 70% 以上が過体重または肥満です (Fryar, Carroll, & Afful,2020)。 肥満の有害な結果（例、糖尿病、高血圧、死亡リスク、精神的併存疾患の増加）（Dixon、2010; Flegal、Kit、およびGraubard、2013）および肥満に起因する医療費の増加（Cawley et al.、2021; Ward、 Bleich,Long, & Gortmaker, 2021)、この状態の発症と維持に寄与するメカニズムをよりよく理解することが重要です。 増え続ける証拠は、体重増加につながる過食において認知機能が果たす役割を裏付けている(Eichen, Pasquale,Twamley, & Boutelle, 2021; Gunstad, Sanborn, & Hawkins, 2011; Smith, Hay, Campbell, & Trollor, 2011)。肥満は認知機能をさらに混乱させる可能性があります（Farruggia &Small、2019; Parent、Higgs、Cheke、およびKanoski、2022）。

最近では、肥満は学習と記憶の障害であるという造語が使われており (Davidson、Tracy、Schier、Swithers、2014)、認知の役割の認識がさらに強調されています。動物研究では、「西洋型」の食事、つまり食事の摂取量が多いことが示されています。飽和脂肪と砂糖では、海馬に依存した記憶プロセスが損なわれ(Kanoski & Davidson, 2010)、食欲行動が増加し(Clifton, Vickers, & Somerville, 1998; Davidson & Jarrard, 1993; Schmelzeis & Mittleman, 1996)、結果として体重増加を引き起こします( Davidson et al.、2009;Davidson、Jones、Roy、& Stevenson、2019;Davidson、Kanoski、Walls、& Jarrard、2005)。人間の研究はこれらのデータと一致しており、同様に「西洋」食の摂取が関連していることを示しています。海馬依存性の記憶プロセスが損なわれ、食欲制御が低下する（Attuquayefio、Stevenson、Oaten、およびFrancis、2017; Francis &Stevenson、2011; Stevenson et al.、2020）。

人体研究からの証拠は、海馬に依存するエピソード記憶（例えば、前の食事の想起）がその後の摂食行動に及ぼす影響も強調している（Higgs & Spetter、2018; Parent et al.、2022）。 具体的には、前の食事を思い出すと、実験室でその後の軽食の消費が減ることがいくつかの研究で実証されている（Collins & Stafford, 2015; Higgs, 2002; Higgs, Williamson, & Attwood, 2008; Szypula, Ahern, & Cheke, 2020; Vartanian, Chen, Reily, & Castel, 2016)。興味深いことに、より最近の食事を思い出すこと (つまり、今日の昼食と昨日の昼食) (Higgs, 2002; Szypula et al., 2020) は、その後の間食摂取の抑制に大きな影響を与えます。 しかし、思い出した食事とスナック摂取の間のタイミングも重要です。 食事を終えて3時間後に提供された軽食で前の食事を思い出すように依頼された参加者は、前日の食事を思い出した参加者と比較して摂食の抑制を示したが、前の食事を1時間後に思い出した参加者はそうではなかった(Higgs et al., 2008) ）。 非エピソード記憶の欠如は、制御されていない食事に関連しており (Martin、Davidson、McCrory、2018)、これが体重増加の大きな原因となっています。 まとめると、動物と人間にわたる研究は、過食と体重増加に記憶が関与していることを示唆しています。

いくつかの研究は、肥満とエピソード記憶機能の低下との間の横断的な関係を実証している（Cheke, Bonnici, Clayton, & Simons, 2017; Cheke, Simons,& Clayton, 2016; Cournot et al., 2006; Gunstad, Paul, Cohen, Take, & Gordon、2006;Vainik 他、2018;Zhang & Coppin、2018)。 しかし、他の研究ではエピソード記憶の能力に違いは見出されていません (Conforto & Gershman, 1985; Gonzales et al., 2010; Nilsson & Nilsson, 2009)。 健康な体重と比較した過体重の人のエピソード記憶障害に関する研究の多くは、食品特有の記憶ではなく一般的な記憶に焦点を当てています。 これは問題である。なぜなら、他の認知領域（すなわち、注意と抑制制御）全体にわたって、認知障害が肥満の人の間で増大するか、あるいはおそらく食物関連の刺激に限定される可能性があることが研究によって示されているからである（Castellanos et al., 2009; Loeber et al., 2012; Nijs、Muris、Euser、および Franken、2010;Werthmann et al.、2011)。 これらの認知領域は実行機能の範疇に属します。 いくつかのレビューは、過体重または肥満の成人は健康な体重の成人よりも実行機能が低いことを示唆しています(Eichen et al., 2021; Gunstad et al., 2020;Smith et al., 2011)。 エピソード記憶は実行機能とはみなされていませんが、エピソード記憶タスクのパフォーマンスの側面、つまり意味論的組織化は実行機能に関連しています。

エピソード記憶タスクのパフォーマンスは、エンコーディング (つまり、ストレージに情報を取得する)、保持 (つまり、ストレージ内に情報を保持する)、および取得 (つまり、ストレージから情報にアクセスする) といういくつかのプロセスを反映します。 重要なのは、注意は情報を記憶にエンコードする際に重要な役割を果たしており (Chun & Turk-Browne, 2007;Santangelo, 2015)、エンコードされなかったものは将来保持したり思い出したりすることができません。 これまで、エピソード記憶能力に対する食物刺激の影響を評価した研究はほとんどありません (Cheke et al., 2016, 2017)。 最近のある研究では、肥満の女性は肥満のない女性に比べて食物刺激の認識が優れているが、非食物刺激の認識が劣っていることが示された(Leng et al., 2021)。 したがって、過体重または肥満の人において、食物刺激はその刺激の記憶の想起を高める可能性があり、全体的なエピソード記憶における食物刺激と非食物刺激の役割についてのさらなる研究が求められている。

現在の研究は、食品と非食品のカテゴリを含むエピソードリスト学習タスクの適応バージョンにおける、健康な体重の成人と過体重の成人のパフォーマンスを評価することにより、食品と非食品の刺激に関するエピソード記憶プロセスを調査することを目的としています。特に、この研究は目的は、1) 過体重または肥満の成人と健康な体重の成人の間のエピソード記憶の違いを評価すること、2) 過体重または肥満の成人と健康な体重の成人がエピソード記憶の符号化と想起に異なる戦略を利用しているかどうかを評価することです。 過体重の成人は、健康な体重の成人と比較した場合、エピソード記憶課題の成績がより悪く、エンコードやリコールの際に適応的エピソード記憶戦略を効率的に利用しないという仮説が立てられています。

2. 方法

2.1. 参加者

健康な体重（BMI 19～24 kg/m2）の18～65歳の成人（n=48）をコミュニティから募集し、言語リスト学習タスクが食物および食物以外の刺激を含むように適応していることを検証しました（Kang -シム、アイヘン、アップルトンナップ、ストロング、ブテル、準備中)。 過体重または肥満の成人（OW/OB; n=96; BMI 25 ～ 45 kg/m2）の比較サンプルは、理想的な変化のための成人の共同介入試験（PACIFIC; NCT02516839）の参加者のサブセットから収集されました。 (Boutelleet al., 2022) 参加者は健康的な体重の参加者とマッチングされました。 粗い完全一致 (Ho、Imai、King、および Stuart、2011) を使用して、OW/OB の参加者と、年齢、性別、民族、教育年数に基づいた健康な体重の参加者を照合しました。

両グループの参加者の適格基準は、上記の異なる BMI 基準を除いて同様でした。 どちらの研究にも 18 ～ 65 歳の成人が含まれており、小学 5 年生レベルの英語を読む能力が必要でした。 除外基準は、糖尿病、身体活動を危険にさらす病状、中等度または重度の物質使用障害またはアルコール使用障害、妊娠または授乳、および規定を順守する可能性のある医学的または心理的問題を含む、健康な体重およびOW/OBの参加者についても同じでした。研究プロトコルが難しい、または危険である。 健康な体重を持つすべての参加者は、ResearchMatch、リストサーブへの電子メール、口コミなどの方法を利用してコミュニティから集められました。 臨床試験の適格性基準と募集方法の詳細はすでに公表されています（Boutelle et al.、2019、2022）。 この研究はカリフォルニア大学サンディエゴ校の治験審査委員会によって承認され、すべての参加者から書面による同意を得ました。

2.2. 測定 – 食べ物の言葉を使った言語リスト学習タスク (VLLT-food)

食べ物の言葉を使った修正言語リスト学習タスク (Kang-Sim et al.、InPreparation) は、CaliforniaVerbal Learning Test-II (Delis、Kramer、Kaplan、および Ober、2000) の両方のリストの動物カテゴリを置き換えることによって開発されました。 SubtlexUS データベース (Brysbaert & New、2009) を使用して決定された、アメリカ英語で出現する単語の頻度に関して元のカテゴリに匹敵する単語を含む高脂肪スナックカテゴリ。 野菜（低脂肪食品など）の単語と非食品の単語は元の測定値から維持されました。 VLLT-Food は、CVLT-II と同じプロトコルに従って投与されます。 まず、試験官は同じ単語のリスト (リスト A、ターゲット単語) を 5 回読み、参加者は各暗唱後にできるだけ多く思い出すように求められます (即時自由想起)。 次に、試験官は異なる単語が含まれる 2 番目のリスト (リスト B、気を散らす単語) を読み、参加者は 2 番目のリストを思い出します。 次に、参加者は、短期間の自由想起のために、リスト A からできるだけ多くの単語を思い出すように求められます。その後、試験官は参加者に 4 つのカテゴリの 1 つを提供し、参加者はリスト A からできるだけ多くの単語を思い出すように求められます。 4 つのカテゴリごとにそのカテゴリ (短時間のキューのリコール)。 20- 分の遅延の後、参加者は再度、長時間遅延なしで手がかりを使ってリスト A からできるだけ多くの単語を思い出すように求められます。 最後に、試験官は 48 単語のリストを読み、参加者はその単語がリスト A の一部であるかどうかについて「はい」または「いいえ」で答えます (認識)。

2.2.1. VLLT-FOODのスコアリング

すべての変数は、CVLT-II マニュアルのスコアリング プロトコル (Delis et al., 2000) に基づいて R でスコア付けされました。 報告されたすべてのスコアは、特に断りのない限り、標準形式に基づいて年齢と性別によって正規化されています。 VLLT-Food からは多数の記憶変数を導き出すことができますが、我々は、トライアル 1 ～ 5 で正しく想起された単語の標準化されたパフォーマンス測定 (T スコア) と、即時、短期および長期の遅延想起中の弁別指数 (d') に焦点を当てました。テストの一部。 弁別可能性指数では、正しい単語と思い出した侵入の両方が考慮され、個人が同じ数の正しい単語を思い出した場合、侵入が少ない人の方が d' のスコアが高くなります。

学習は、a) 試行 1 ～ 5 の学習勾配によって評価されました。これは、各試行全体で正しく想起された単語の数の増加を調べ、より良い増加がより高いスコアをもたらします。 b) 再現一貫性。後続の試行で同じ単語を思い出す能力を測定します。より高いスコアは、より一貫した再現を示します。 c) すべての試行フェーズにわたる偶然調整された意味論的クラスタリング。これは、参加者が単語の想起を意味的に組織化するためにカテゴリを使用した程度を評価し、スコアが高いほど意味論的クラスタリングのより効果的な使用を示します (つまり、同じカテゴリの単語が一緒に想起されるかどうかを測定します)。 ）確率調整シリアルクラスタリング。元のリストで提示された順序に基づいて参加者が単語を思い出した程度を評価し、スコアが高いほど順序に基づいてより多くの単語が想起されることを示します（つまり、単語が別の単語と一貫した順序で想起されるかどうかを測定します）。 e) 主観的クラスタリング。意味論的クラスタリングやシリアルクラスタリング (単語間の機能的または音素的関係など) 以外のより特異な戦略を参加者が利用している程度を評価します。 修正された食品カテゴリを考慮して、CVLT-II スコアリングマニュアルからの全体的な識別性と意味論的クラスタリングの公式を修正することにより、食品と非食品刺激に対する識別可能性指数 (d') と意味論的クラスタリング学習戦略の使用について生のスコアが計算されました (Delis et al ., 2000)。

2.3. 統計分析

すべての分析は、R 統計プログラミング言語 (バージョン 4.0) を使用して実行されました。グループ間の比較は、ノンパラメトリック順列テスト フレームワークの条件付き推論手順を使用して実行されました (Hothorn、Hornik、van de Wiel、および Zeileis、2008) 。 推定された差のノンパラメトリック順列分布は、1000 回のモンテカルロ再サンプリングで導出され、コーエンの d を使用して、記憶尺度のグループ間差を推定しました。

3. 結果

2 つのグループの参加者の記述的特徴を表 1 に示します。マッチング プロセスを通じて設計されたように、BMI を除いて 2 つのグループ間に人口統計的特徴に差はありませんでした。

3.1. 最初の 5 回のトライアルでのパフォーマンスの比較

最初の 5 つの試験における VLLT と食品の測定による記憶スコアの比較を表 2 に示します。全体的な記憶能力は 2 つのグループ間で同様でしたが、傾向としては、健康な体重の参加者の方が即時 OW/OB の参加者よりも優れた成績を収めていることが示唆されていました。最初の 5 回の試験では、よりよく識別することができました。 全体的な記憶能力は似ていましたが、健康な体重の参加者の学習勾配が著しく高かったため、学習率に差がありました。また、健康な体重の参加者は、OW/OB の参加者よりも記憶の一貫性が優れていました。 また、健康な体重の参加者は、意味論的クラスタリング戦略とシリアルクラスタリング戦略の両方を使用する可能性が高く、主観的クラスタリングを使用する可能性が低いため、即時想起のためのより効率的な学習戦略の使用を実証しました。 年齢と記憶力の関係を考慮して、相関関係を調査したところ、健康な体重またはOW/OBを持つ参加者のtスコアトライアル1〜5、即時想起d'、または意味論的クラスタリングと年齢の間に有意な相関は見出されず、相関範囲は-{{ 5}}.05 – 0.20。

3.2. 短い遅延リコールと長い遅延リコールのパフォーマンスの比較

課題の短期および長期遅延の想起部分に関する参加者間の比較を表 3 に示します。健康な体重の参加者と OW/OB の参加者の間で、短期および長期遅延のない想起能力に差はありませんでした。 ただし、結果は、健康的な体重の参加者は、短期および長期の遅延なしの想起において、セマンティック クラスタリングをより効果的に利用し続けていることを示しています。 最後に、健康的な体重の参加者の間では、短期および長期遅延の両方のキューリコールにおいてパフォーマンスが向上する傾向がありました。 興味深いことに、短遅延の自由想起のパーセントとしての長期遅延の自由想起にはグループの差はなく、両グループとも、短遅延自由想起よりも長遅延自由想起の方が平均してより多くの単語を思い出した。 また、健康な体重またはOW/OBを持つ参加者の短遅延または長遅延d'またはセマンティッククラスタリングと年齢の間に有意な相関はなく、相関の範囲は-0.03 – 0.14でした。

3.3. 健康な体重の参加者と過体重の参加者のセマンティック クラスタリングのパフォーマンスに対する食物刺激の影響

健康な体重と OW/OB の参加者について、食品カテゴリーと非食品カテゴリーのみのセマンティック クラスタリングに対して計算された生のスコアを表 4 に示します。健康な体重の参加者は、食品カテゴリーと非食品カテゴリーの両方でセマンティック クラスタリングの使用が大幅に多かったことが示されました。即時リコール試験および短遅延リコール試験での OW/OB の参加者との比較。 長時間遅延再現部分では、健康な体重の参加者は食品以外のカテゴリに対してセマンティック クラスタリングをより効果的に利用していましたが、OW/OB の参加者と比較して食品カテゴリのセマンティック クラスタリングの使用に違いは見られませんでした。 事後分析では、食物刺激とグループの間に相互作用効果があるかどうかを評価しました。 即時想起では有意な相互作用効果が観察されました (b=0.48; SE=0.15; p=0.002; コーエンの d=0.52) 、および長い遅延リコール セマンティック クラスタリング (b=0.53; SE=0.27; p=0.048; cohen の d=0.33)。 これらの相互作用効果は、2 つの刺激カテゴリ間でセマンティック クラスタリングを比較した場合、健康な体重の参加者は非食品カテゴリに比べて食品カテゴリに対してセマンティック クラスタリングをあまり効果的に使用しないのに対し、OW/OB の参加者はカテゴリの種類に関係なく同様にセマンティック クラスタリングを使用することを示唆しています。 。 短遅延セマンティック クラスタリングに対する有意な相互作用効果はありませんでした (b=0.41; SE=0.26; p=0.11; エフェクトサイズ d: 0.27)。

4。討議

この研究の目的は 2 つありました。1 つはエピソード記憶のパフォーマンスの潜在的な違いを評価することであり、2 つ目は、食品と非食品のカテゴリーを含むリスト学習タスクの適応バージョンで、OW/OB の成人の戦略の使用を健康な体重の成人と比較して評価することです。 OW/OB を持つ参加者はエピソード記憶のパフォーマンスがより低いという私たちの最初の仮説は、部分的に支持されました。 私たちの結果は、最初の 5 つの試験における想起とこれらの試験中の識別性に基づいた記憶能力の違いの傾向を示しました。 しかし、OW/OB の参加者は、健康な体重の参加者よりも学習勾配と再現一貫性スコアが著しく低く、OW/OB の参加者は学習計画の作成や維持が困難である可能性があることが示唆されています (Delis et al., 2000)。 また、短期または長期遅延の自由想起にも差はありませんでしたが、この研究では、健康な体重を持つ人のほうが短期および長期遅延間隔での手がかり想起のパフォーマンスが優れている傾向が示されました。

全体的な記憶想起に大きな違いは見られなかったにもかかわらず、OW/OB の参加者が効率的な記憶戦略の使用を実証していないという証拠が見つかりました。 測定の即時段階、短期段階、および長期遅延段階全体で、健康な体重の成人は、想起において意味論的クラスタリングの使用が著しく多かったことが示されました。さらに、健康な体重の成人は、即時想起においてシリアル クラスタリングの使用が著しく多かったことが示されましたが、成人はそれほど使用されていませんでした。 OW/OB を持つ成人と比較した主観的なクラスタリング。 セマンティック クラスタリングは、4 つの異なるカテゴリの単語を含めるように設計されているため、このタスクには特に効果的な戦略です。一方、主観的クラスタリングは効率が低く、より特異な可能性があります。 全体として、健康な体重の成人は、タスクの即時想起フェーズと短期間の遅延フェーズで、すべてのカテゴリ タイプのセマンティック クラスタリングをより適切に使用していることが実証されました。 しかし、かなり遅れて、健康な体重の成人が食品以外のカテゴリに対してセマンティック クラスタリングをより適切に使用していることが示されましたが、食品カテゴリに対してはセマンティック クラスタリングに有意な差はありませんでした。

これまでの多くの研究は、OW/OB と健康な体重の個人間の記憶力の違いを示していますが（Cheke et al., 2016, 2017; Cournot et al., 2006; Gunstad et al., 2006; Vainik et al., 2018; Zhang & Coppin、2018)、私たちの研究では、いくつかの尺度での重要性の傾向のみが示されました。 しかし、名目上、すべての結果は一貫して、健康な体重を持つ個人の方が、OW/OB の成人よりも記憶力が優れているという方向にありました。 現在の研究には本当の違いを検出する力がなかった可能性があります。 さらに、この研究には過体重と肥満の個人が含まれており、健康な体重の個人との BMI の差は、認知機能の違いを示すほど大きくなかった可能性があります。 発表された研究には、肥満の成人と健康な体重の成人が含まれており（Chekeet al.、2017）、一部の研究には、BMIに大きな差が生じた我々の研究よりもBMIが高い成人が含まれていました（Chekeet al.、2016、2017）。 さらに、健康な体重を持つ個人と比較して、OW/OBを持つ個人の間で多くの認知能力にわたる差異が示されている研究にもかかわらず、通常、OW/OBを持つ個人の間でのパフォーマンスの低下は、重大な臨床的障害のレベルに達していない(Gunstad et al., 2020)。 最後に、私たちの研究で差異が見られなかったのは、異なるタスクを使用したためである可能性があります。 以前の研究の中には、空間的/時間的記憶を評価する「What-Where-When」スタイルの宝探しタスクを使用したものもありましたが(Cheke et al., 2016, 2017)、他の研究では、完全に無関係な単語のリストを含む他の言語リスト学習タスクを使用しました( Cournot et al.、2006; Gunstad et al.、2006; Vainik et al.、2018)。 総合すると、これらの方法論的な違いは、以前の研究では記憶能力の違いがあったのに、なぜ私たちの研究では記憶能力の違いが見つからなかったのかを説明する可能性があります。 今回の研究では、OW/OBを持つ人は効率的な想起戦略、つまり意味論的クラスタリングを使用する可能性が低いという明確な証拠があり、これは健康な体重を持つ成人と比較してOW/OBを持つ成人では手がかり想起のパフォーマンスが低い傾向があることからさらに実証されています。 。 したがって、記憶の違い（以前の研究で見られた違いの背後にある原因を含む）は、保存された記憶の構成または記憶のエンコード中に存在し、過体重の人が意味論的クラスタリングなどの有用な戦略を認識するのを妨げている可能性があります。 セマンティック クラスタリングには実行機能が必要ですが、これは前頭葉の機能に起因すると考えられます。 しかし、最近の研究では、海馬が意味記憶と意味クラスタリングにも役割を果たしていることが示唆されています(Duff, Covington, Hilverman, & Cohen, 2020)。 以前の研究では、OW/OB を持つ人々は前頭葉 (Bruehl, Sweat, Tirsi, Shah, & Convit, 2011; Castro, Venutolo, Yau, & Convit, 2016) と海馬 (Bruehl et al., 2011; Leigh& Morris、2020;Mestre et al.、2017、2020)。 海馬と前頭葉の容積の減少は、炎症、インスリン感受性、腸内微生物叢、血液脳関門への損傷などのメカニズムによる西洋食の摂取に起因すると考えられています（Castro et al., 2016; Francis & Stevenson, 2013; Leigh & Morris、2020;Parent et al.、2022)。 したがって、健康な体重の成人と比較して、OW/OBの成人では意味論的クラスタリングの利用が少ないという全体的な結果は、OW/OBの成人が健康な体重の成人と比較してEFが低いことを実証した以前の構造研究および研究と一致している(Eichen et al., 2021;Smith et al.、2011)。

以前の研究 (Leng et al., 2021) と同様に、追加の食物刺激の使用がパフォーマンスに影響を与えた可能性があります。 私たちは、動物のカテゴリーを高脂肪のスナック食品のカテゴリーに置き換えることによって、VLLT フードを作成しました。 2 つの食品カテゴリー (野菜、高脂肪スナック食品) があると、参加者によっては、元々はより明確なカテゴリー (動物対野菜) だったため、これらのカテゴリーを区別できなかった可能性があります。 具体的には、これは、健康な体重の参加者が食品以外のカテゴリに対してセマンティック クラスタリングをより広範囲に使用することを示した相互作用効果を説明する可能性があります。 健康的な体重の参加者は、2 つの食品カテゴリーを区別するのがより困難であった可能性があります。 現在の研究では、OW/OBを持つ成人が意味論的クラスタリングの低下を示さなかった唯一の時間は、長い遅延段階での食べ物の言葉の想起に関連していた。 4 つの異なるカテゴリは、短時間遅延の合図リコールの一部として、短時間遅延のないリコールに続いて参加者に初めて明示的に表示されます。 したがって、長期遅延想起中に食品刺激に対する意味論的クラスタリングの使用に違いがなかった考えられる理由の 1 つは、OW/OB を持つ成人が、長期遅延自由想起の次の機会が与えられたときに、食品カテゴリの検索をより適切に組織化したためである可能性があります。食べ物の言葉の一部がOW/OBの成人にとってより顕著であることが原因である可能性があります。

全体として、この研究は、OW/OB を持つ成人は、全体的な記憶能力に影響を与える可能性があるエピソード記憶課題において効率的な想起戦略を使用する可能性が低いことを示唆しました。この研究の強みには、BMI 以外の参加者の人口統計的特徴を一致させるための粗く正確な方法の使用が含まれます。潜在的な交絡変数（教育年数など）を最小限に抑え、食品と食品以外の刺激を組み合わせたタスクを利用することで、全体的な生の記憶能力だけでなく、使用される戦略を理解できるようになります。制限には、過体重と肥満の両方を抱えた成人を組み込むことが含まれますが、これにより減少した可能性があります。この参加者グループと健康な体重を持つ参加者の違いを検出する能力。 関連して、年齢は一致していますが、私たちの研究では、人々が肥満を経験した期間や、記憶への影響に影響を与える可能性がある肥満を経験した人生の段階は考慮されていません。 さらに、いくつかの種類の記憶プロセス (空間的、関係的、連想的など) は評価されておらず、今後の調​​査研究で調査される必要があります。 今後の研究では、食事の刺激と記憶の影響と、戦略の不適切な使用が治療成績にどのような影響を与えるかを継続的に評価する必要がある。研究では、食事または食事の合図に対するより強い記憶が過食と体重増加に寄与するかどうかを調査し、減量の治療目標となり得るかどうかを調査する必要がある。 さらに、課題における戦略の使用法が異なることを考慮すると、将来の研究では、学習または記憶戦略の指導が減量治療における新しいスキルの利用を増やすのに役立つかどうかを評価する必要があります。
謝辞

これを可能にしてくれた参加者と CHEAR のスタッフに感謝します。 この出版物に要約されたデータは、この論文の出版後、必要に応じて主任研究者および治験審査委員会の承認を得て、研究目的で研究者に匿名化された形式で提供される場合があります。

資金調達

この研究は、国立衛生研究所の助成金 R01DK103554、K23DK114480、UL1TR001442 によって支援されました。 内容は著者のみの責任であり、必ずしも国立衛生研究所の公式見解を表すものではありません。

データの可用性

データはリクエストに応じて提供されます。

参考文献

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