Notice bibliographique
Résumé
Plant-based dietary patterns (vegan and vegetarian) are often considered ‘healthy’ and have been associated with broad health benefits, including decreased risk of obesity and ill health (cardiovascular disease, blood glucose and type II diabetes). However, the association between plant-based diets and mood disorders such as depression remains largely equivocal. This cross-sectional study of 219 adults aged 18–44 (M=31.22, SD=7.40) explored the associations between an estimate of overall plant-based diet quality and depression in vegans (n=165) and vegetarians (n=54). Overall plant-based diet quality was associated with depressive symptoms in vegans and vegetarians F(1, 215)=13.71, p<0.001 accounting for 6% of the variation in depressive symptoms. For those without depression, higher diet quality was protective against depressive symptoms F(1, 125)=6.49, p=0.012. Conversely, for those with depression no association with diet quality was found F(1, 89)=0.01, p=0.963. These findings suggest that a high-quality plant-based diet may be protective against depressive symptoms in vegans and vegetarians. In line with emerging research between food and mental health, higher-quality dietary patterns are associated with a reduced risk of depressive symptoms. Given the rapidly increasing rate of vegan and vegetarian food products within Australia, understanding the potential mechanisms of effects through which a plant-based diet may influence depressive symptoms is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».