The effects of probiotics on depressive symptoms in humans: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients suffering from depression experience significant mood, anxiety, and cognitive symptoms. Currently, most antidepressants work by altering neurotransmitter activity in the brain to improve these symptoms. However, in the last decade, research has revealed an extensive bidirectional communication network between the gastrointestinal tract and the central nervous system, referred to as the "gut-brain axis." Advances in this field have linked psychiatric disorders to changes in the microbiome, making it a potential target for novel antidepressant treatments. The aim of this review is to analyze the current body of research assessing the effects of probiotics, on symptoms of depression in humans. METHODS: A systematic search of five databases was performed and study selection was completed using the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses process. RESULTS: Ten studies met criteria and were analyzed for effects on mood, anxiety, and cognition. Five studies assessed mood symptoms, seven studies assessed anxiety symptoms, and three studies assessed cognition. The majority of the studies found positive results on all measures of depressive symptoms; however, the strain of probiotic, the dosing, and duration of treatment varied widely and no studies assessed sleep. CONCLUSION: The evidence for probiotics alleviating depressive symptoms is compelling but additional double-blind randomized control trials in clinical populations are warranted to further assess efficacy.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».