The effect of interventions targeting gut microbiota on depressive symptoms: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite their popularity, the efficacy of interventions targeting gut microbiota to improve depressive symptoms is unknown. Our objective is to summarize the effect of microbiome-targeting interventions on depressive symptoms. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis. We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, Database of Abstracts of Reviews of Effects, Cochrane Database of Systematic Reviews and the Cochrane Controlled Register of Trials from inception to Mar. 5, 2021. We included studies that evaluated probiotic, prebiotic, synbiotic, paraprobiotic or fecal microbiota transplant interventions in an adult population (age ≥ 18 yr) with an inactive or placebo comparator (defined by the absence of active intervention). Studies must have measured depressive symptoms with a validated scale, and used a randomized controlled trial study design. We conducted a random effects meta-analysis of change scores, using standardized mean difference as the measure of effect. RESULTS: Sixty-two studies formed the final data set, with 50 included in the meta-analysis. Probiotic, prebiotic, and synbiotic interventions on depressive symptoms showed statistically significant benefits. In the single studies evaluating each of fecal microbiota transplant and paraprobiotic interventions, neither showed a statistically significant benefit. INTERPRETATION: Despite promising findings of benefit of probiotic, prebiotic and synbiotic interventions for depressive symptoms in study populations, there is not yet strong enough evidence to favour inclusion of these interventions in treatment guidelines for depression. Critical questions about species administered, dosage and timing relative to other antidepressant medications remain to be answered. STUDY REGISTRATION: PROSPERO no. 143178.
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 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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».