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Enregistrement W4400413269 · doi:10.2196/54275

Meal Timing and Depression Among Chinese Children and Adolescents: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4400413269 sur OpenAlexvenueno aff
Huilun Li, Zhaohui Lu, Erliang Zhang, Shuheng Cui, Masaki Takahashi, Mi Xiang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyPreprintDepression (economics)PsychologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Depression in children and adolescents is a rising concern in China. Dietary behavior is a critical determinant of mental health. Meal timing, or the schedule of meal consumption, has been related to several metabolic disorders. However, the effect of meal timing on mental health is scarce, particularly in children and adolescents who are in a critical period of physical and psychological development. Objective: This research examined the relationship between meal timing and depression in children and adolescents in China. Methods: Children and adolescents from grades 1 to 9 were recruited from 16 districts in Shanghai, China, from January 3 to January 21, 2020. Ten schools attended the study. A survey was distributed to the students and their parents to collect demographic and health-related information. Depression was measured by the Children's Depression Inventory-Short Form. Breakfast consumption was analyzed as a binary outcome. Participants were defined as breakfast consumers if they never skipped breakfast during the week. They were otherwise defined as breakfast skippers if they skipped breakfast at least once per week. A similar categorization was applied to analyze food intake proximal to bed. Daily eating windows were calculated using the last food intake time frame-the first food intake time frame. Participants were classified into eating window groups of less than 10 hours, 10-12 hours, and more than 12 hours. A logistic regression model was used to compute the odds ratio (OR) and 95% CI. Results: A total of 6874 participants were included in the analysis. Participants who skipped breakfast were associated with a 2.70 times higher occurrence of depression (OR 2.70, 95% CI 2.24-3.26; P<.001). The prevalence of depression was 1.28 times higher in participants who ate before bed than in those who never ate before bed (OR 1.28, 95% CI 1.08-1.50; P<.001). The occurrence of depression was 1.37 times higher if the eating time window was shorter than 10 hours (OR 1.37, 95% CI 1.08-1.73; P=.009) and 1.23 times higher if the eating time window was longer than 12 hours (OR 1.23, 95% CI 1.01-1.50; P=.004). The lowest occurrence of depression was observed at 11.5 hours. Subgroup analysis showed that such relationships remained significant in adolescents aged 10 years or older. In children, only skipping breakfast was associated with a higher odds of depression (OR 2.77, 95% CI 1.94-3.96; P<.001). Conclusions: Breakfast skipping and eating before bed significantly increase the occurrence of depression. The optimal daily eating window to lower the occurrence of depression is 11.5 hours in children and adolescents. Daily eating windows longer than 12 hours or shorter than 10 hours are associated with an elevated occurrence of depression. Current findings advocate evidence-based dietary strategies to prevent and treat depression in children and adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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