The association between depressive symptoms and high-sensitivity C-reactive protein: Is body mass index a moderator?
Notice bibliographique
Résumé
Depression and obesity are highly comorbid conditions with shared biological mechanisms. It remains unclear how depressive symptoms and body mass index (BMI) interact in relation to inflammation. This cross-sectional study investigated the independent associations of depressive symptoms and BMI with high sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), as well as the moderating role of BMI on the depressive symptoms-hs-CRP association. Participants (n = 8,827) from the 2015-2018 National Health and Nutrition Examination Surveys were aged ≥20 with a BMI ≥18.5 kg/m2, completed the Depression Screener, and had hs-CRP data. Multivariable linear regression was used to analyze hs-CRP in relation to depressive symptoms and BMI. An interaction term was included to examine whether the depressive symptoms-hs-CRP relationship differs depending on BMI. There was a slight, albeit non-significant, increase in hs-CRP levels with each one-point increase in depressive symptoms (aCoef.Estm. = 0.01, 95% CI = -0.05, 0.06, p = 0.754). Participants with overweight (aCoef.Estm. = 1.07, 95% CI = 0.61, 1.53, p < 0.001) or obese (aCoef.Estm. = 3.51, 95% CI = 3.04, 3.98, p < 0.001) BMIs had higher mean hs-CRP levels than those with a healthy BMI. There were no significant interactions between depressive symptoms and overweight (aCoef.Estm. = 0.04, 95% CI = -0.04, 0.13, p = 0.278) or obese (aCoef.Estm. = 0.11, 95% CI = -0.01, 0.22, p = 0.066) BMI indicating a lack of difference in the depressive symptoms-hs-CRP association across participants in the healthy versus overweight and obese ranges. This study suggests that BMI might not act as a moderator in the association between depressive symptoms and hs-CRP. Results should be replicated in larger samples. Further research is warranted to understand underlying mechanisms.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».