Association of dietary phytochemical index and mental health in women: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that unhealthy dietary patterns are among the most important modifiable risk factors in the development of mental health disorders. We examined the association of dietary phytochemical index (DPI) with symptoms of depression, anxiety and psychological distress in Iranian women. In this cross-sectional study, a total of 488 women aged 20-50 years old attending health centres in the south of Tehran in 2018 were included. A validated and reliable FFQ was used for dietary assessment. Symptoms of depression, anxiety and psychological distress were assessed using a validated depression, anxiety, stress scales questionnaires with twenty-one-items. DPI was estimated using the following formula: (daily energy derived from phytochemical-rich foods (kJ)/total daily energy intake (kJ))×100. The mean age of the study participants was 31·9 (sd 7·7) years. The prevalence of depressive symptoms, anxiety and psychological distress among study participants was 34·6, 40·6 and 42·4 %, respectively. After controlling for potential confounders, women in the highest tertile of DPI had a lower prevalence of depressive symptoms (OR 0·22; 95 % CI 0·12, 0·38) and anxiety (OR 0·33; 95 % CI 0·20, 0·55), as well as psychological distress (OR 0·30; 95 % CI 0·18, 0·49) compared with those in the lowest tertile. In conclusion, we found a significant association between DPI and mental health in women. Prospective studies are needed to confirm these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».