Depression and inflammation among children and adolescents: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing evidence suggests that youth with Major Depressive Disorder (MDD) exhibit early indicators of cardiovascular disease. A leading hypothesized mechanism of this association is via inflammatory pathways, however, results examining this direct association are mixed. Our objective was to synthesize and quantify observational studies examining the association of depression and inflammation among children and adolescents. METHODS: Electronic searches were conducted in MEDLINE, Embase, PsycINFO, and Scopus, yielding 2,757 non-duplicate records from 1946 to 2019. The included studies measured depression or depressive symptoms and examined its association with inflammation in participants younger than 18 years. All relevant articles were reviewed and data extracted by two independent coders. Estimates were examined by using random-effects meta-analysis. RESULTS: Twenty-two studies (20,791 participants) were included. Significant associations were observed between concurrent depression and CRP (n = 7; r = 0.12; 95% confidence interval [CI] = 0.04 to 0.19), and IL-6 (n = 7; r = 0.17; 95% CI= 0.10 to 0.24). Longitudinal analyses revealed that depression is a significant predictor of IL-6 (n = 3; r = 0.29; 95% CI= 0.04 to 0.50) and conversely, that inflammation (measured by CRP or IL-6) predicts future depression (n = 4; r = 0.04; 95% CI= 0.00 to 0.08). LIMITATIONS: Results are limited by the small number of studies preventing examination of some moderator variables. Findings are correlational, not causal. CONCLUSION: Depression is positively associated with concurrent and future inflammation among children and adolescents. Results suggest that bidirectional associations may exist between depression and a pro-inflammatory state.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».