Relationship of Zinc and Magnesium Serum Levels with Postpartum Depression in Tabriz-Iran
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: According to the World Health Organization, depression will be the second prevalent problem after ischemic heart diseases by the year 2020. Postpartum depression (PPD) as a major depressive episode has devastating impacts on the health of mother, newborn, infant, and even the whole family. This study was conducted to investigate the relationship of zinc and magnesium serum levels with PPD, as one of the commonly assumed causes of depression. METHODS: This cross-sectional study was done on 122 postpartum women aged 18 years and more in two educational hospitals and one non-educational hospital in Tabriz-Iran, 2015. The eligible women were selected using convenience sampling method. Then, the demographic characteristics questionnaire and Edinburgh Depression Scale were completed by participants, and 5cc of blood sample was drawn from each participant. For data analysis, logistic regression test was used. RESULTS: The mean score of depression scale was 8.0 (SD: 4.7), meaning that 18.9% of mothers were depressed. Results indicated a significant inverse correlation between Edinburgh depression score and magnesium serum level (p= 0.001). However, there was no statistically significant relationship between the zinc serum level and Edinburgh depression score (p=0.831), in so far as based on logistic regression analysis, increased magnesium serum level decreased the odds of depression [Odds ratio: 0.05; CI 95%: 0.01 to 0.29]. CONCLUSIONS: In this study, there was a significant inverse relationship between magnesium serum level and Edinburgh depression score.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».