肥胖成年人的食物分类策略：神经性正食症和食物成瘾的作用

《Obesity Research & Clinical Practice》：Food categorization strategies in adults living with obesity: the role of orthorexia nervosa and food addiction

　　克拉拉·拉克里茨（Clara Lakritz）| 加布里埃尔·胡东（Gabrielle Hudon）| 杰雷米·拉弗莱尔（Jérémie Lafraire）| 西尔万·伊塞塔（Sylvain Iceta）
法国埃居利（Ecully）69130，保罗·博库斯校区（campus Paul Bocuse），维维耶城堡（chateau du Vivier），生命研究与创新中心（Institut Lyfe Research and Innovation Center）

**摘要**
**目的**
肥胖与社会上对“健康饮食”的压力相关，这可能增加神经性正食症（orthorexia nervosa，简称ON）的风险。神经性正食症是一种对健康饮食的过度关注，其特征是对食物的高选择性。本研究通过观察探讨了肥胖患者中的ON特征，重点关注食物的高选择性和分类策略。

**方法**
共有114名肥胖参与者（91名女性，20名男性，性别多样性为3；年龄=44.6±10.5岁；BMI=39.6±7.4）参与了研究。他们通过在线食物分类任务和问卷进行了评估，包括饮食习惯问卷（Eating Habits Questionnaire）、饮食障碍检查问卷（Eating Disorders Examination Questionnaire）、耶鲁食物成瘾量表（Yale Food Addiction Scale）、患者健康问卷-9（Patient Health Questionnaire-9）和广泛性焦虑障碍量表-7（Generalized Anxiety Disorders-7）。定量数据使用相关性和回归模型进行分析。

**结果**
参与者在饮食障碍、类似成瘾的饮食行为、焦虑和抑郁方面的得分较高，但在ON特征方面的得分并不明显。然而，具有较高ON特征的人群在食物分类策略上与具有较低ON特征的人群有所不同，他们更倾向于不将不健康的食物归类为健康食物。具有类似成瘾饮食行为的参与者表现出相似的分类模式，并且在饮食障碍、焦虑和抑郁方面的得分也较高。

**结论**
在肥胖人群中，ON特征与规避风险的饮食评估策略相关，这意味着他们对“不健康”食物更为谨慎，这可能会加剧限制性饮食行为。将这些见解纳入心理或营养干预措施中，可以通过解决不适应性的食物评估问题来提供更好的支持。

**1. 引言**
肥胖者经常面临来自医疗专业人员和公共卫生信息的强烈社会压力，要求他们采用“健康饮食”行为。他们经常受到强调严格营养指南的饮食建议的影响[1]。这种持续性的影响可能会增加他们在食物选择上的压力和焦虑感，如果他们认为自己的饮食行为不符合社会标准，就会产生内疚感[1][2]。因此，他们可能会形成一种内在的责任感，去追求“健康饮食”的理想标准，包括限制某些食物的摄入并过度强调健康饮食实践。

关于为了达到“健康饮食”的理想标准而限制食物摄入的一个新兴问题是神经性正食症（ON），这是一种对健康饮食的过度关注[3][4]，其特征是对自己的饮食行为有强烈的执着，并自我施加严格的规则[5]。尽管ON最早在1997年被提出[3]，但其发病率仍不清楚，部分原因是定义的多样性和缺乏标准化的诊断工具[4][5][6]。需要注意的是，ON目前没有被归类为饮食障碍，也未被《精神疾病诊断与统计手册》（DSM-5）[7]或《国际疾病分类》（ICD）[8]所认可。关于是否应将ON视为一种独立的疾病仍存在争议。然而，在2022年，48位作者达成共识，建议将ON视为一种独立的疾病[5]。在本研究中，我们采用了这些作者提供的定义，即对饮食习惯有强烈的执着，并自我施加严格的规定，强调食用被认为是健康的食物，导致高度的食物选择性[5]。为了深入理解ON特征，之前的一项研究开发了一个任务来评估普通人群中“对健康饮食的执着”概念[9]。该任务包括将食物图片分为“健康”和“不健康”两类，并根据饮食习惯问卷（EHQ）[10]的得分来测量参与者的反应选择和反应时间。该任务基于信号检测理论[11][12]，该理论探讨了人们在面对不确定性和风险时的决策方式。在食物评估背景下，这种理论尤为重要，因为食物是否健康的分类经常存在争议。此外，风险的概念在ON中也很重要，因为错误地将不健康的食物视为健康食物可能会导致强烈的内疚感。基于这一理论，已经使用强制选择任务在普通人群中研究了基于ON特征的分类策略[9]。强制选择任务包括两种情况：一种要求将健康食物分类，另一种要求将不健康食物分类。结果表明，具有较高ON得分的参与者普遍不愿意将食物归类为健康食物，并且倾向于过度地将食物归类为不健康食物。这种效应在魁北克样本中尤为明显，无论是低热量食物还是高热量食物。目前，尚未有研究探讨肥胖人群中的ON特征，尽管限制饮食和心理困扰等ON风险因素表明这一群体的脆弱性更高[5]。

心理困扰与肥胖者的其他问题饮食行为相关，如受奖励驱动的饮食行为、失控感和调节食物摄入的困难。一些作者将这些行为视为成瘾行为，并将其归入食物成瘾的范畴[13]，这类行为影响着18-24%的肥胖人群[13][14]，而在普通人群中这一比例仅为2-12%[15][16]。然而，食物成瘾的概念仍存在争议，尚未被确认为一种独立的疾病[17][18]。为了反映这一持续的讨论，我们将这些行为称为类似成瘾的饮食行为。暴食症（BED）也很普遍，大约有30%的减肥者受到影响[19]，以及22.2%的超重或肥胖儿童和青少年[20]，而在普通人群中这一比例仅为1.53%[21]。除了饮食障碍外，肥胖还经常与其他心理健康问题相关，如抑郁和焦虑[22][23]。

鉴于肥胖者可能更容易患上ON，本研究旨在：
1. 分析肥胖者中各种心理健康障碍（包括ON、饮食障碍、类似成瘾的饮食行为、广泛性焦虑和抑郁）的严重程度评分。
2. 探讨分类策略的变化是否与肥胖者中病理饮食行为（ON、饮食障碍和类似成瘾的饮食行为）的严重程度评分增加有关。
3. 探索这些分类策略的变化是否与更严重的心理健康问题（特别是抑郁和焦虑）相关。

**1.1. 假设**
**H1：关于分类策略**：
- 在将食物归类为健康食物时，具有较高ON严重程度评分的参与者会采取更为保守的策略（不愿意将食物归类为健康食物）。
- 在将食物归类为不健康食物时，具有较高ON严重程度评分的参与者会采取更为自由的策略（倾向于过度地将食物归类为不健康食物）。
**H2：** 具有较高ON严重程度评分的参与者会比具有较低ON严重程度评分的参与者将更多的食物归类为不健康食物。

还将探讨分类策略与心理健康评分量表之间的相关性。

该研究已在Open Science Framework（https://osf.io/ct9h2/?view-only=132ea6cb37e34bebb952e2d46eaa7b59）上预先注册。研究程序符合赫尔辛基宣言（Declaration of Helsinki）的要求，并获得了加拿大魁北克心脏和肺部研究所（Quebec Heart and Lung Institute）伦理委员会的批准（编号2023–4008）。所有参与研究的个体均获得了知情同意。我们遵循了EQUATOR Network关于定量心理学健康研究报告的检查清单[24]；详见补充材料（SM）S1。

**2. 受试者、材料和方法**
**2.1. 受试者**
受试者通过拉瓦尔大学（Université Laval）的电子邮件、社交媒体平台以及之前在魁北克大学心脏病学和肺病学研究所（IUCPQ）进行的研究中的参与者名单招募，这些参与者同意再次接受研究。招募和实验时间是从2023年8月到2024年11月。在实验前，参与者需要通过勾选选项来签署信息和同意书。我们没有记录参与者的姓名、地址或IP地址，因为实验完全是匿名的。样本量相关信息可在SM S2中找到。我们纳入的参与者为18至65岁的法语使用者，其魁北克省的体重指数（BMI）等于或高于30。
样本包括91名女性（80%）、20名男性（18%）和3名其他性别的人（2%，其中1人为非二元性别，2人未回答相关问题）。

**2.2. 材料**
使用的材料和程序与拉克里茨、伊塞塔和拉弗莱尔（Lakritz, Iceta, Lafraire）在研究3[9]中使用的相似，包括用于评估ON特征的EHQ[10]和用于评估饮食障碍的EDE-Q[25]问卷，以及用于评估类似成瘾饮食行为（耶鲁食物成瘾量表YFAS[26]）、抑郁（患者健康问卷-9 PHQ-9[27]和焦虑（广泛性焦虑障碍量表GAD-7[28]）的问卷，还有用于评估饮食障碍风险的SCOFF（Sick, Control, One Stone, Fat, Food）问卷，以及关于饮食、体重历史和当前状态的问题。所有问卷可在SM S3和S4中找到。

**食物刺激物**：使用的食物刺激物与之前的研究[9]相同。在研究中，16种被认为是健康的食物中有8种低热量食物和8种高热量食物，16种被认为是不健康的食物中也包括8种低热量食物和8种高热量食物。这些刺激物可在https://osf.io/ct9h2/?view_only=132ea6cb37e34bebb952e2d46eaa7b59获取。任务结束后，会使用7点李克特量表（Likert scale）评估每种食物项目的熟悉度和喜好程度。

**强制选择任务**：强制选择任务包括两种情况。在第一种情况下，参与者看到的食物刺激物旁边配有“健康”标签，他们需要回答“是”或“否”来表示同意。第二种情况下，相同的食物刺激物旁边配有“不健康”标签。每种情况包含两个相同的块，随机分配给参与者。每种刺激物在每个块中出现四次，因此每位参与者总共观察到256次响应。参与者使用随机分配的键盘键（E和I）进行回答，回答和反应时间都被记录下来。

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图1. 两种情况下的刺激物序列。注：刺激物间隔时间（ISI）为650毫秒。这是该任务的英文翻译，原始任务是用法语进行的。

**2.3. 程序**
整个研究完全通过Advanced ?平台在线进行[30]；因此，我们无法控制参与者的环境。关于饮食、体重历史、当前状态以及EHQ、EDE-Q和SCOFF问卷的问题在任务之前进行评估。其他量表和问卷在任务之后进行评估。整个过程持续30至40分钟。

**2.4. 数据分析**
使用Anderson-Darling检验评估定量变量的正态性。对于非正态分布的数据，使用Spearman相关性检验（Spearman correlations）和Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U tests）。分析使用Spyder ?软件[31]和RStudio 3.6.0 R ?软件[32]进行。

**2.4.1. 验证性分析**
计算了描述性统计量（平均值、标准差、频率和百分比）。对于强制选择任务，分析了每种情况下的响应类型。正确识别目标刺激物的次数（hits）和错误识别非目标刺激物的次数（false alarms）都被记录下来。使用信号检测理论[11][33]计算了响应偏差（β’’）。β’’的取值范围是?1到+1：?1表示自由策略，意味着参与者倾向于断言信号存在；+1表示保守策略，意味着参与者倾向于避免断言信号存在。β’’反映了个体在面对风险或不确定性时的反应策略。还评估了β’’与EHQ评分之间的相关性。

**2.4.2. 探索性分析**
探讨了分类策略与心理健康评分量表之间的相关性。除了分类策略外，我们还使用信号检测理论中的区分能力指数（discriminability index）来评估分类表现，即区分健康食物和不健康食物的能力。区分能力指数（A’）的范围是0到1，0.5表示随机水平，1表示最大区分能力。此外还计算了模型；更多信息见SM S5。

**3. 结果**
样本包括114名参与者：91名女性（80%）、20名男性（18%）、1名非二元性别者（1%）和2名其他性别的人（2%，未具体说明），平均年龄为44.6±10.5岁，平均BMI为39.6±7.4。量表和子量表的得分见表格1。其他特征可以在SM S6中找到。表1显示了参与者各测量量表及其子量表的均值和标准差。

表1. 参与者的测量量表及其子量表的均值和标准差

| 量表及子量表 | 空单元格 | 均值 ± 标准差 |
|----------------|---------|------------------------------|
| EHQ全球得分 – 神经性贪食症 | 35.7 ± 7.9 | |
| EHQ子量表 | | |
| EHQ REB | 8.1 ± 2.9 | |
| EHQ PFC | 17.5 ± 3.6 | |
| EHQ PACSR | 10.1 ± 3.1 | |
| EDE-Q全球得分 – 进食障碍 | 4.2 ± 1.1 | |
| EDE-Q子量表 | | |
| EDE-Q克制 | 3.4 ± 1.6 | |
| EDE-Q饮食担忧 | 3.1 ± 1.3 | |
| EDE-Q体型担忧 | 5.4 ± 1.3 | |
| PHQ-9 – 抑郁症 | 11.5 ± 5.6 | |
| GAD-7 – 焦虑症 | 7.5 ± 5.2 | |

关于临界值的问卷：
- SCOFF – 进食障碍风险：76人（67%）表示有进食障碍风险；38人（33%）表示没有进食障碍风险
- YFAS – 有类似成瘾的饮食行为：73人（64%）表示有类似成瘾的饮食行为；41人（36%）表示没有类似成瘾的饮食行为

**说明：**
- EHQ：饮食习惯问卷；REB：严格饮食行为；PFC：积极的控制感；PACSR：注意力、控制和社会关系问题；EDE-Q：进食障碍检查问卷；SCOFF：生病、控制、石头、脂肪、食物；PHQ：患者健康问卷；GAD：广泛性焦虑障碍；YFAS：耶鲁食物成瘾量表。

3.2. 确认性结果
在分类策略方面，我们预期（H1）神经性贪食症（ON）严重程度得分高的个体在识别健康食品时会更保守，从而导致更高的反应偏差（β’’），与得分低的个体相比。但我们没有发现EHQ得分与β’’之间存在显著相关性 [整体：r(112) = 0.15, p = 0.123]。当通过EHQ子量表探索相关性时，我们仅发现EHQ注意力、控制和社会关系子量表与β’’之间存在显著相关性 [r(112) = 0.19, p = 0.044, 95% CI = 0.01; 0.36]。
在检测不健康食品时，我们预期（H1）神经性贪食症严重程度得分高的个体会比得分低的个体采取更自由的策略。EHQ得分与β’’之间的相关性较小 [整体：r(112) = -0.18, p = 0.050, 95% CI = -0.36; 0.00]。当通过EHQ子量表探索相关性时，我们发现EHQ严格饮食行为子量表与β’’之间存在显著相关性 [r(112) = -0.19, p = 0.039, 95% CI = -0.36; -0.01]，以及EHQ注意力、控制和社会关系子量表与β’’之间存在显著相关性 [r(112) = -0.24, p = 0.010, 95% CI = -0.41; -0.06]。结果见图2。

图2. 根据反应偏差，检测健康食品（图a）和检测不健康食品（图b）时，饮食习惯问卷（EHQ）的全球得分和子量表得分。说明：EHQ：饮食习惯问卷；REB：严格饮食行为；PFC：积极的控制感；PACSR：注意力、控制和社会关系问题；R：相关系数，p：相关性检验的p值。*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。

关于将食物分类为不健康的方面，我们预期（H2）神经性贪食症严重程度得分高的个体会将更多的食物分类为不健康，与得分低的个体相比。我们发现被分类为不健康的食物刺激物比例与EHQ得分之间存在正相关 [r(112) = 0.19, p = 0.042, 95% CI = 0.01; 0.36]。此外，当我们特别关注食物刺激物的能量密度时，仅发现低热量食物有显著相关性 [低热量：r(112) = 0.21, p = 0.026, 95% CI = 0.03; 0.38；高热量：r(112) = 0.13, p = 0.167]。结果见图3。

图3. 根据饮食习惯问卷（EHQ）得分，将食物分类为不健康的比例，总体（图a）和按食物刺激物的能量密度分类（图b）。说明：EHQ：饮食习惯问卷；R：相关系数，p：相关性检验的p值。*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。

3.3. 探索性结果
所有相关性可以在SM S7和S8中看到。

在分析YFAS结果时，我们观察到有类似成瘾的饮食行为个体与没有类似成瘾的饮食行为个体在反应偏差上存在明显差异（见图4）。对于健康食品，有类似成瘾的饮食行为的个体表现出更高的β’’，表明他们的策略更为保守 [U = 1893, p = 0.019]。相反，在检测不健康食品时，有类似成瘾的饮食行为的个体表现出更低的β’’，反映了更自由的策略 [U = 975, p = 0.002]。我们将这两组进行了描述：有类似成瘾的饮食行为的个体和没有类似成瘾的饮食行为的个体。这两组在EHQ得分上没有显著差异 [U = 1709.0, p = 0.210]。然而，他们在EDE-Q、SCOFF、GAD-7和PHQ-9量表上存在差异。所有结果可以在SM S9中找到。有类似成瘾的饮食行为的个体在这四个量表上的得分都高于没有类似成瘾的饮食行为的个体。此外，有类似成瘾的饮食行为的个体尝试减肥的次数更多，并报告的心理和身体健康水平更低。

图4. 基于有类似成瘾的饮食行为，检测健康食品和不健康食品时的反应偏差（β’’）：有类似成瘾的饮食行为的个体与没有类似成瘾的饮食行为的个体之间的比较。说明：p，Mann-Whitney U检验的p值。*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。

最后，关于表现的结果显示，区分度指数与EHQ得分之间没有显著相关性 [检测健康食品时：r = -0.08, p = 0.416；检测不健康食品时：r = -0.17, p = 0.079]。

在研究减肥手术的影响时，114名参与者中有17人至少接受过一次减肥手术，对于两个主要假设，结果仅适用于没有接受减肥手术的参与者。对于H1，没有接受减肥手术的参与者在检测不健康食品时，EHQ得分与β’’之间存在显著相关性 [r = -0.22, p = 0.030; 95% CI = -0.40; -0.02]；对于H2，EHQ得分与感知为不健康的低热量食物比例之间存在显著相关性，这也仅适用于没有接受减肥手术的参与者 [r = 0.24, p = 0.018; 95% CI = 0.04; 0.42]。在探索性分析中，有类似成瘾的饮食行为在手术参与者中更为普遍（82%），而在没有接受减肥手术的参与者中为61%（χ2(1) = 2.91, p = 0.088）。Kruskal-Wallis检验和Dunn的事后检验仅在没有接受减肥手术的参与者中发现了有类似成瘾的饮食行为和没有类似成瘾的饮食行为之间的显著差异（见图5）。

图5. 基于有类似成瘾的饮食行为和减肥手术，检测健康食品和不健康食品时的反应偏差（β’’）。说明：p，Dunn事后检验的p值。*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001。

4. 讨论
本研究调查了肥胖个体中神经性贪食症的严重程度以及其他心理健康状况，包括进食障碍、类似成瘾的饮食行为、焦虑和抑郁，以及他们的食物分类策略。研究结果显示，肥胖样本中进食障碍症状、类似成瘾的饮食行为、焦虑和抑郁的得分较高。食物分类与神经性贪食症特征（EHQ全球得分）之间的关系是复杂的：在注意力、控制和社会关系子量表上得分高的个体在识别健康食品时采取保守策略（较低的趋势将食物分类为健康），而在识别不健康食品时采取自由策略（较高的趋势将食物分类为不健康）。正如假设的那样，神经性贪食症特征得分高与将更多食物项目分类为不健康相关。最后，探索性结果显示，有类似成瘾的饮食行为的个体：1）在进食障碍、焦虑和抑郁的测量上得分更高，但在神经性贪食症特征上没有差异；2）在识别健康食品时采取保守策略，在识别不健康食品时采取更自由的策略。换句话说，类似成瘾的饮食行为的存在与心理健康挑战和将食物分类为不健康的倾向有关。

将我们样本的量表得分与一般人群进行比较时，结果与文献一致。我们的样本在EDE-Q得分上高于之前研究的一般人群样本[9]，以及在焦虑（GAD-7）[34]和抑郁（PHQ-9）[35]的测量上也高于一般人群。这些发现与现有研究一致，表明肥胖个体面临更大的心理健康问题的风险[36]。然而，EHQ得分与之前研究的一般人群样本相当[9]。

关于任务反应策略，结果在信号检测理论的框架内进行了解释，该理论认为反应偏差（表明参与者的策略）受到不确定性和风险的影响。在之前的研究[9]中，作者假设不确定性和风险可能会影响基于神经性贪食症特征的食物分类策略。如果不确定性起作用，那么具有严格食物规则的自定义个体在将食物分类为健康或不健康时可能会经历较少的不确定性，这可能对他们的表现产生积极影响。然而，无论是之前的研究还是当前的研究都没有发现神经性贪食症特征与他们的表现之间存在显著相关性，即正确将项目分类到相应类别的能力（区分度指数）。这表明不确定性可能不是一个主要因素。关于风险，具有高神经性贪食症特征的个体可能认为将不健康食物误分类为健康是一个比相反情况更严重的错误。考虑到不确定性似乎不是一个因素，风险感知可能是实验中反应策略的主要影响因素，这有助于解释我们样本中观察到的反应策略差异。

一个有趣的发现是，低热量食物在基于神经性贪食症特征将食物分类为不健康时出现了差异。具有高神经性贪食症特征的个体倾向于将更多的低热量食物分类为不健康，从而扩大了被视为不健康的食物范围，与具有低神经性贪食症特征的个体相比。与神经性贪食症特征相关的严格饮食规则可能甚至影响到本身热量较低、通常被认为是健康的食物。这种模式可能强调了严格性和强迫性对饮食行为的影响，并可能表明这些神经性贪食症特征会扭曲对食物健康性的认知。

有趣的是，关于神经性贪食症特征的测量，相关性并未体现在EHQ全球得分上，而仅体现在注意力、控制和社会关系子量表上。该子量表关注由对健康饮食的强迫引起的障碍，并且是文献中唯一与进食障碍病理相关的子量表[37]。这些发现值得注意，因为反应策略与其他病理饮食行为的测量（如EDE-Q和YFAS）的相关性更强，而不是与EHQ全球得分、严格饮食行为或积极控制感子量表相关。这表明，高度的风险感知可能反映了更广泛的病理饮食倾向，而不仅仅是神经性贪食症中的饮食严格性。为了进一步支持这一观点，可以考虑这样一种可能性：由于肥胖个体倾向于表现出更高的心理痛苦和饮食病理学得分（如他们在EDE-Q、GAD-7、PHQ-9、YFAS上的得分高于一般人群），这可能使这些个体更容易出现对食物感知的扭曲。

4.1. 限制
本研究有几个限制。其横断面设计排除了关于神经性贪食症特征、病理饮食行为和食物分类策略之间因果关系的推断。本研究的一个主要限制在于样本的组成，其中主要是女性（80%）。尽管这种分布代表了饮食行为的研究，但它大大限制了我们的结论范围。实际上，我们的结果可能因性别而异，也可能因社会规范、文化压力或与食物的不同关系而异。为了克服这一限制，我们强烈建议未来的研究采用更具包容性的招募策略，以实现性别和性别的平衡。此外，依赖于自我报告的测量引入了潜在的偏差，特别是社会期望偏差[38]。SCOFF问卷的内部一致性非常低（Cronbach’s α = 0.29），这对其在该样本中的有效性提出了疑问，而EHQ的心理测量属性尚未在肥胖人群中进行评估，这引发了对其捕捉临床相关神经性贪食症特征的准确性的担忧。此外，缺乏对神经性贪食症、进食障碍或其他心理健康状况的临床诊断，限制了对其普遍性的结论。最后，我们没有记录每个参与者的招募方式；因此，我们无法在统计分析中考虑招募方法。

4.2. 意义和展望
本研究的结果对临床实践具有重要意义，特别是在肥胖及相关心理健康状况的管理方面。风险感知与食物分类之间的关联表明，针对扭曲的食物认知的干预措施可能有助于改善具有病理性饮食行为和肥胖问题的个体。这项研究强调了理解心理因素如何影响食物相关决策的重要性，为未来探讨风险感知与饮食障碍之间相互作用的研究奠定了基础。更深入地了解这些机制有助于制定预防措施和早期干预计划，以减轻饮食障碍和肥胖带来的负担。

**伦理批准**
本研究程序符合《赫尔辛基宣言》的规定，并遵循了人类研究的机构伦理委员会指南。该研究获得了加拿大魁北克心脏与肺研究所研究中心伦理委员会的批准（批准编号：2023–4008）。所有参与研究的个体均签署了知情同意书。

**资金来源**
Clara Lakritz获得了APICIL集团的支持；Sylvain Iceta得到了魁北克健康研究基金（FRQS Junior 1；资助编号：312066；网址：https://doi.org/10.69777/312066）的资助。

**伦理声明**
本研究已在Open Science Framework平台上预先注册（网址：https://osf.io/ct9h2/?view_only=132ea6cb37e34bebb952e2d46eaa7b59）。研究程序符合《赫尔辛基宣言》的规定，并遵循了人类研究的机构伦理委员会指南。该研究获得了加拿大魁北克心脏与肺研究所研究中心伦理委员会的批准（批准编号：2023–4008, 22328）。所有参与研究的个体均签署了知情同意书。

**作者贡献声明**
Sylvain Iceta：撰写、审稿与编辑、数据验证、研究监督、数据管理、概念化。Jérémie Lafraire：撰写、审稿与编辑、数据验证、概念化。Gabrielle Hudon：撰写、审稿与编辑、数据管理。Clara Lakritz：撰写初始草案、数据可视化、方法设计、研究实施、数据分析、数据管理、概念化。