Nutrition and bipolar disorder: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals with bipolar disorder (BD) have higher rates of unhealthy lifestyles and risk for medical comorbidities Research currently suggests that dietary factors may play a role in the development of depression and anxiety. Therefore, nutritional approaches are potential strategies for the treatment of BD. The aim of this review is to summarize the available evidence on nutrition and BD. MATERIALS AND METHODS: The paper was developed based on PRISMA 2020 guidelines. The search was conducted in Sep-2021 using PubMed and Cochrane Library, augmented by manually checked references lists. The search found 986 studies, of which 47 were included, combined with 13 from reference lists, totaling 60 studies. RESULTS: There were 33 observational trials, of which 15 focused on fatty acids, 9 on micronutrients, 5 on specific foods, 4 on macro and micronutrients. The 27 interventional studies mainly focused on fatty acids, micronutrients and N-acetylcysteine (NAC). DISCUSSION: Dietary intake or supplementation of unsaturated fatty acids, mainly Omega-3 seems to be associated with improved BD symptoms, along with seafood, folic acid and zinc. Studies found variable, mainly non-significant impacts of creatine, carnitine, vitamin D, inositol or NAC supplementation on BD. There are promising results associated with Coenzyme Q10 (Coq10) and probiotics. Taken together, these preliminary findings suggest that dietetic approaches might be included as part of BD treatment. Also considering the high risk of metabolic disorders in individuals with BD, they should be encouraged to choose healthy dietary lifestyles, including daily intake of fruits, vegetables, seafood and whole grains.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».