Database Analysis of Depression and Anxiety in a Community Sample—Response to a Micronutrient Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression and anxiety are common mental health concerns worldwide. Broad-spectrum multi-vitamin/mineral approaches have been found to alleviate a number of psychiatric symptoms. We investigated the effects of a nutrient intervention program, which includes optimizing vitamin D levels, on depression and anxiety outcomes from community-based program. Methods: We evaluated self-reported health measures of depression and anxiety collected as part of a community-based program focused on optimizing overall health through nutritional supplementation, education and lifestyle advice. Results: Data were collected from 16,020 participants, with measures including European Quality of Life Five Dimensions (EQ-5D) and Targeted Symptoms List (TSL) providing self-reported depression and anxiety. More than 56% of participants were identified as having elevated levels of depression and anxiety at baseline as reported on the EQ-5D. After one year in the program, 49.2% (n = 7878) of participants who reported any level of depression or anxiety at baseline reported improvement at follow-up. Of those who reported severe/extreme depression at baseline (n = 829), 97.2% reported improvement after one year. Regression analyses revealed a significant association of improvement in depression and anxiety with higher vitamin D status (>100 nmol/L) and more strenuous physical activity. Conclusion: Overall, people from the general population who suffer from mood and anxiety problems may benefit from improved nutritional status achieved with nutritional supplements.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».