Seasonality and symptoms of depression: A systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Lay opinions and published papers alike suggest mood varies with the seasons, commonly framed as higher rates of depression mood in winter. Memory and confirmation bias may have influenced previous studies. We therefore systematically searched for and reviewed studies on the topic, but excluded study designs where explicit referrals to seasonality were included in questions, interviews or data collection. METHODS: Systematic literature search in Cochrane database, DARE, Medline, Embase, PsychINFO and CINAHL, reporting according to the PRISMA framework, and study quality assessment using the Newcastle-Ottawa scale. Two authors independently assessed each study for inclusion and quality assessment. Due to large heterogeneity, we used a descriptive review of the studies. RESULTS: Among the 41 included studies, there was great heterogeneity in regards to included symptoms and disorder definitions, operationalisation and measurement. We also observed important heterogeneity in how definitions of 'seasons' as well as study design, reporting and quality. This heterogeneity precluded meta-analysis and publication bias analysis. Thirteen of the studies suggested more depression in winter. The remaining studies suggested no seasonal pattern, seasonality outside winter, or inconclusive results. CONCLUSIONS: The results of this review suggest that the research field of seasonal variations in mood disorders is fragmented, and important questions remain unanswered. There is some support for seasonal variation in clinical depression, but our results contest a general population shift towards lower mood and more sub-threshold symptoms at regular intervals throughout the year. We suggest future research on this issue should be aware of potential bias by design and take into account other biological and behavioural seasonal changes that may nullify or exacerbate any impact on mood.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».