Nutrition-based interventions for mood disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: ‘Nutritional Psychiatry’ is an emerging area of research that has great potential as an adjunctive tool for the prevention and treatment of diverse neuropsychiatric disorders. Several nutrition-related aspects, such as obesity, dietary patterns, gut microbiome composition and gut permeability, bioactive food compounds, and nutrients can influence pathways implicated in the pathophysiology of mood disorders.Areas covered: Here, the authors review the current evidence on nutrition–mood interaction and nutrition-based treatments for the two main mood disorders, i.e., major depressive disorder and bipolar disorder.Expert opinion: Consistent evidence from observational studies has pointed out the association between a ‘healthy’ diet, generally characterized by a higher intake of fruits, vegetables, legumes, nuts, whole grains, and good quality sources of protein (i.e. fish and/or seafood), and decreased risk of mood disorders and the parallel association between a ‘Western’ diet pattern and increased risk. However, only a few clinical trials have evaluated the effect of nutritional interventions on the treatment of these conditions. The bidirectional interaction between the brain and the gut, named ‘brain-gut-microbiome axis’ or ‘gut-brain axis’, plays a key role in the link between nutrition and mood disorders. Therefore, nutrition-based strategies for gut microbiota modulation are promising fields in mood disorders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».