Depression and emotional eating in children and adolescents: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Major Depressive Disorder in youth is associated with obesity and adult cardiovascular disease (CVD) risk. Eating in response to emotions (emotional eating) is a potential contributing factor to this association. Although emotional eating is associated with Major Depressive Disorder in adults, findings in children and adolescents are mixed. This systematic review and meta-analysis aims to determine the association between depression and emotional eating in children and adolescents. Systematic searches were conducted in seven databases. Studies were included if the study population had a mean age of ≤18 years and assessed both depression and emotional eating using validated measures. The search generated 12,241 unique studies, of which 37 met inclusion criteria. Random-effects meta-analyses of study outcomes were performed. Thirty-seven studies (26,026 participants; mean age = 12.4 years, SD = 3.1) were included. The mean effect size was significant for both cross-sectional and longitudinal data (Hedges' g = 0.48, p < 0.0001; g = 0.37, p = 0.002, respectively), revealing a positive moderately strong association between depressive symptoms and emotional eating in youth. Among longitudinal studies, the association was stronger when depressive symptoms and emotional eating were assessed using child and adolescent self-report versus parent-report. No studies examined youth with a clinical diagnosis of depression. Meta-analyses revealed that depressive symptoms and emotional eating are positively associated in children and adolescents. However, further research in clinical samples is needed. Results raise the possibility for the importance of emotional eating in the link between depression and early CVD risk, though further examination is required to determine whether emotional eating is a potential treatment target to decrease CVD risk among adolescents with increased depression 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».