Major Depressive Disorder and Gut Microbiota: Role of Physical Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) has a high prevalence and is a major contributor to the global burden of disease. This psychiatric disorder results from a complex interaction between environmental and genetic factors. In recent years, the role of the gut microbiota in brain health has received particular attention, and compelling evidence has shown that patients suffering from depression have gut dysbiosis. Several studies have reported that gut dysbiosis-induced inflammation may cause and/or contribute to the development of depression through dysregulation of the gut-brain axis. Indeed, as a consequence of gut dysbiosis, neuroinflammatory alterations caused by microglial activation together with impairments in neuroplasticity may contribute to the development of depressive symptoms. The modulation of the gut microbiota has been recognized as a potential therapeutic strategy for the management of MMD. In this regard, physical exercise has been shown to positively change microbiota composition and diversity, and this can underlie, at least in part, its antidepressant effects. Given this, the present review will explore the relationship between physical exercise, gut microbiota and depression, with an emphasis on the potential of physical exercise as a non-invasive strategy for modulating the gut microbiota and, through this, regulating the gut-brain axis and alleviating MDD-related symptoms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».