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Enregistrement W4366003489 · doi:10.1111/obr.13566

The effects of weight change from childhood to adulthood on depression and anxiety risk in adulthood: A systematic review

2023· review· en· W4366003489 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Gallagher, Nilakshi Waidyatillake, Jane Pirkis, Katrina A. Lambert, Raisa Cassim, Shyamali C. Dharmage, Bircan Erbas

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneAustralian Government
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Mental healthClinical psychologyMedicineYoung adultMEDLINEPsychiatryScopusPsychologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aimed to evaluate the effects of weight change from childhood to adulthood on depression and/or anxiety risk in adulthood. We systematically searched MEDLINE, PsychINFO, Embase, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and Scopus for longitudinal studies assessing changes in weight status between childhood (≤18 years) and adulthood (≥19 years) in association with outcomes of depression and/or anxiety in adulthood. Study quality was assessed using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale, and data were narratively synthesized. Seventeen articles met our inclusion criteria: 13 evaluated outcomes of depression, one evaluated outcomes of anxiety, and five evaluated composite measures of depression and anxiety. Evidence was most consistent regarding outcomes of depression, with most finding that persistent and/or increasing adiposity from childhood to adulthood is associated with an increased risk of depression, particularly in women. However, heterogeneity and limitations in the evidence preclude definitive conclusions and inconsistent findings were reported in the few studies that assessed anxiety and composite outcomes. Overall, it appears that early intervention to both prevent or resolve excess weight may aid in reducing the burden of depression, along with mental health support targeting adolescents with persistent and/or increasing adiposity. However, further high-quality research is needed to address the methodological limitations discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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