Obesity and risk of depressive disorder in children and adolescents: A meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This meta‐analysis evaluated the relationship between overweight/obesity and depressive disorders in children and adolescents. Methods We examined the databases of PubMed, Embase and Web of Science for pertinent observational studies released up until 20 February 2022. The pooled relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) of obesity and overweight with depressive disorder were calculated by means of random‐effects models. The Newcastle‐Ottawa Quality Assessment Scale and Agency for Healthcare Research and Quality scale were adopted to evaluate the study quality. Results Finally, for this meta‐analysis, we evaluated 22 observational publications covering 175 135 participants (5 cohort study articles, 1 case–control study article and 16 cross‐sectional study articles). A significant positive association was found between obesity and the risk of depression (RR 1.32, 95% CI 1.09–1.60, I 2 = 79.90%, P heterogeneity < 0.001) and in the association between obesity and depressive symptoms (RR 1.16, 95% CI: 1.00–1.35, I 2 = 25.0%, P heterogeneity = 0.247). On sensitivity analysis, the pooled RRs remained robust. Subgroup analysis indicated that obese children and teenagers in western countries were more prone to depression. Conclusion Evidence from this meta‐analysis, based on observational studies, supported the idea that obese children and adolescents are more likely to experience depression and depressive symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».