Efficacy of omega-3 PUFAs in depression: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
We conducted this meta-analysis of double-blind randomized placebo-controlled trials to estimate the efficacy of omega-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs), especially docosahexaenoic acid (DHA) and eicosapentaenoic acid (EPA), in the improvement of depression. We applied a systematic bibliographic search in PubMed and EMBASE for articles published prior to 20 December 2017. This meta-analysis was performed using RevMan 5.3 and R 3.4.3, and means and standard deviations were calculated in fixed- or random-effects models based on the results of the Q-test. A sensitivity analysis was also conducted to evaluate the stability of the results, and publication bias was evaluated by a funnel plot and Egger's linear regression analysis. Our search resulted in 180 articles; we analyzed 26 studies, which included 2160 participants. The meta-analysis showed an overall beneficial effect of omega-3 polyunsaturated fatty acids on depression symptoms (SMD = -0.28, P = 0.004). Compared with placebo, EPA-pure (=100% EPA) and EPA-major formulations (≥60% EPA) demonstrated clinical benefits with an EPA dosage ≤1 g/d (SMD = -0.50, P = 0.003, and SMD = -1.03, P = 0.03, respectively), whereas DHA-pure and DHA-major formulations did not exhibit such benefits.Current evidence supports the finding that omega-3 PUFAs with EPA ≥ 60% at a dosage of ≤1 g/d would have beneficial effects on depression. Further studies are warranted to examine supplementation with omega-3 PUFAs for specific subgroups of subjects with inflammation, severity of depression, and the dose response for both EPA and DHA supplementation.
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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 | 0,020 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».