Effect of Low-Fat Diet on Depression Score in Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Current evidence on the effect of a low-fat (LF) diet on depression scores has been inconsistent. OBJECTIVE: To explore the effect of an LF diet on depression scores of adults by systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs). DATA SOURCES: The PubMed, ISI Web of Science, Scopus, and CENTRAL databases were searched from inception to June 7, 2023, to identify trials investigating the effect of an LF diet (fat intake ≤30% of energy intake) on the depression score. DATA EXTRACTION: Random-effects meta-analyses were used to estimate pooled summary effects of an LF diet on the depression score (as Hedges g). DATA ANALYSIS: Finding from 10 trials with 50 846 participants indicated no significant change in depression score following LF diets in comparison with usual diet (Hedges g = -0.11; 95% CI, -0.25 to 0.03; P = 0.12; I2 = 70.7% [for I2, 95% CI, 44%, 85%]). However, a significant improvement was observed in both usual diet and LF diets when the content of protein was 15-20% of calorie intake (LF, normal protein diet: n = 5, Hedges g = -0.21, 95% CI, -0.24 to -0.01, P = 0.04, I2 = 0%; usual, normal protein diet: n = 3, Hedges g = -0.28, 95% CI, -0.51 to -0.05, P = 0.01, I2 = 0%). Sensitivity analysis also found the depression score improved following LF diet intervention in participants without baseline depression. CONCLUSION: This study revealed that LF diet may have small beneficial effect on depression score in the studies enrolled mentally healthy participants. Moreover, achieving to adequate dietary protein is likely to be a better intervention than manipulating dietary fat to improve depression scores. However, it is not clear whether this effect will last in the long term. Conducting more studies may change the results due to the low-certainty of evidence. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: CRD42023420978 (https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO).
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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 | 0,052 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,141 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».