The Impact of Cognitive Behavioral Therapy on Peripheral Interleukin-6 Levels in Depression: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is interest in the role of peripheral interleukin-6 (IL-6) in depression and the effect of treatment (e. g., pharmacologic, psychosocial, neurostimulation). However, the relationship between cognitive behavioral therapy (CBT), IL-6 and depression has not yet been established. We conducted a meta-analysis to explore the association between CBT and change of peripheral IL-6 levels in depressive symptoms or major depressive disorder (MDD). A systematic search of online databases (i.e., PubMed, Web of Science, Google Scholar, PsycINFO, and Cochrane Library) was completed from inception to May 2021. In total, 10 eligible papers with 940 participants reporting peripheral IL-6 levels before and after CBT were included in the analysis. The main result indicates that peripheral levels of IL-6 were significantly lower after CBT intervention in individuals with depression, with a small effect (SMD = 0.38, 95% CI: 0.07, 0.69, p = 0.02). The results of subgroup analyses demonstrate that (1) there was a significant decrease in IL-6 for studies that were equal to or <8 weeks in duration vs. more than 8 weeks in duration, and (2) IL-6 was significantly reduced in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) diagnosis (i.e., DSM-IV, DSM-IV-TR, or DSM-V) of MDD, but not for the subgroup without DSM diagnosis. Publication year was identified as a potential contributor to heterogeneity of the results from our analysis. Taken together, our findings support the notion that CBT influences peripheral IL-6 in individuals with depression and represents a point of commonality with other antidepressant treatment modalities (e.g., antidepressants). Systematic Review Registration https://doi.org/10.17605/osf.io/tr9yh , identifier: 10.17605/osf.io/tr9yh.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».