Nutrition-based interventions for mood disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle