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Enregistrement W2910191925 · doi:10.1146/annurev-publhealth-040218-044106

Environmental Exposures and Depression: Biological Mechanisms and Epidemiological Evidence

2019· review· en· W2910191925 sur OpenAlexafffund
Matilda van den Bosch, Andreas Meyer‐Lindenberg

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Public Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDepression (economics)Public healthEnvironmental healthPandemicObservational studyMental healthPsychologyEnvironmental planningCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineGeographyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health and well-being are consistently influenced-directly or indirectly-by multiple environmental exposures. In this review, we have attempted to address some of the most common exposures of the biophysical environment, with a goal of demonstrating how those factors interact with central structures and functions of the brain and thus influence the neurobiology of depression. We emphasize biochemical mechanisms, observational evidence, and areas for future research. Finally, we include aspects of contextual environments-city living, nature, natural disasters, and climate change-and call for improved integration of environmental issues in public health science, policies, and activities. This integration is necessary for reducing the global pandemic of depression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,364
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,088 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations255
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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