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Abstracto

Mayor sesgo atencional hacia imágenes de alimentos en niños con sobrepeso y obesidad

Anne Koch , Ellen Matthias y Olga Pollatos

Objetivo: El sobrepeso infantil está relacionado con una mayor sensibilidad a las señales externas de comida y una menor capacidad de respuesta a las señales internas de saciedad. Por lo tanto, los modelos psicológicos cognitivos suponen un mayor sesgo de atención a la comida subyacente a la conducta de comer en exceso. Sin embargo, esta cuestión sólo se ha investigado escasamente hasta ahora en niños más pequeños y sigue abierto si la conducta de comer restringida juega un papel correlativo. Métodos: El presente estudio investigó este sesgo específico de procesamiento de información para estímulos relevantes de comida en 34 niños con sobrepeso entre 6 y 10 años y 34 niños con peso normal emparejados por edad, sexo y nivel socioeconómico. Los niños completaron una tarea computarizada de interferencia de imágenes de alimentos que evaluó los efectos de interferencia del tiempo de reacción hacia imágenes de alimentos altos y bajos en calorías. El nivel de hambre y la alimentación restringida se evaluaron mediante autoinforme. Resultados: Los resultados indicaron que, si bien no se encontraron diferencias grupales en la velocidad de procesamiento general o el nivel de hambre antes de la tarea, los niños con sobrepeso mostraron un mayor sesgo de atención a las imágenes de alimentos que los niños con peso normal. No se encontró ningún efecto de la densidad calórica. Sin embargo, sorprendentemente, el efecto de interferencia se relacionó negativamente con la alimentación restringida solo en el grupo con sobrepeso. Conclusión: La hipersensibilidad encontrada a las señales alimentarias independientemente del contenido calórico en niños con sobrepeso parece estar relacionada con una alimentación disfuncional, por lo que las investigaciones futuras deberían considerar estrategias para el reentrenamiento de la atención.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.