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Enregistrement W4376121099 · doi:10.2196/45776

Association Between Joint Physical Activity and Dietary Quality and Lower Risk of Depression Symptoms in US Adults: Cross-sectional NHANES Study

2023· article· en· W4376121099 sur OpenAlexvenueno aff
Jinghong Liang, Shan Huang, Nan Jiang, Aerziguli Kakaer, Yican Chen, Meiling Liu, Yingqi Pu, Shao-yi Huang, Xue-ya Pu, Yu Zhao

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyMedicineDepression (economics)Logistic regressionCross-sectional studyPatient Health QuestionnairePublic healthGerontologyEnvironmental healthDemographyDepressive symptomsInternal medicinePsychiatryPopulationAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression escalating public health concern and the modest efficacy of currently available treatments have prompted efforts to identify modifiable risk factors associated with depression symptoms. Physical inactivity, poor nutrition, or other lifestyle behaviors are among the potentially modifiable risk factors most consistently linked with depression. Past evidence regarding the single effect of physical activity (PA) or dietary quality (DQ) on reducing the risk of depression symptoms has been well-documented. However, the association of the joint effect of PA and DQ on depression symptoms has never been investigated in a representative sample of adults. OBJECTIVE: This study investigates the association between PA and depression symptoms and between DQ and depression symptoms, and their combined effects on US adults. METHODS: Data were obtained from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2007 to 2018 cycles. The primary exposures were DQ and PA, measured using the Healthy Eating Index (HEI)-2015 and the metabolic equivalent (MET) minutes per week reported in questionnaires, respectively. Depression symptoms were defined as a 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9) score of ≥10. We created 4 lifestyle categories: healthy diet and active individuals, unhealthy diet but active individuals, healthy diet but inactive individuals, and unhealthy diet and inactive individuals. Participants were considered to have a healthy diet if they fell within the 60th percentile of the HEI-2015 or to be active if they met the current guidelines for PA. A survey-multivariable logistic regression approach was used to model adjust the variables relevant to the associations, and an age-adjusted prevalence for depression symptoms was calculated following the NHANES guidelines. RESULTS: In total, 19,295 participants represented a weighted number of 932.5 million adults aged 20 to 80 years in the noninstitutionalized US population. The total age-adjusted prevalence of depression symptoms among all respondents was 7.08% (1507/19,295). Of the respondents, 81.97% (15,816/19,295) met the PA recommendation and 26.79% (5170/19,295) scored at or above the 60th percentile on the HEI-2015. Depression symptoms were inversely associated with a higher level of PA (adjusted odds ratio [AOR] 0.819, 95% CI 0.716-0.938) and healthy DQ (AOR 0.809, 95% CI 0.701-0.931), respectively. A healthy diet combined with recommended PA was associated with a significantly lower risk of depression symptoms (AOR 0.658, 95% CI 0.538-0.803) than those who consumed an unhealthy diet but were physically active (AOR 0.890, 95% CI 0.765-1.038) or consumed a healthy diet but were physically inactive (AOR 1.077, 95% CI 0.817-1.406). CONCLUSIONS: Our findings indicate that people with a healthy diet and recommended PA have a lower risk of depression symptoms than those with an unhealthy diet and a low level of PA. A healthy dietary habit and regular PA are potential precautions against depression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations146
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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