Sex differences in the inflammation-depression link: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Major Depressive Disorder (MDD) is a heterogeneous disorder that affects twice as many women than men. Precluding advances in more tailored and efficacious treatments for depression is the lack of reliable biomarkers. While depression is linked to elevations in inflammatory immune system functioning, this relationship is not evident among all individuals with depression and may vary based on symptom subtypes and/or sex. This systematic review and meta-analysis examined whether inflammatory immune peripheral markers of depression are sex-specific. PRISMA guidelines were followed for the systematic review, and a comprehensive search strategy that identified studies from PubMed and PsycInfo was applied. Studies were included if they reported C-reactive protein (CRP), interleukin (IL)-6, tumor necrosis factor (TNF)-α and/or IL-1β for males and/or females among depressed and healthy adults. We identified 23 studies that satisfied these inclusion criteria. Random-effects meta-analysis models were fit, and measures of association were summarized between levels of circulating markers of inflammation in depressed and healthy males and females. Sex-based analyses revealed elevated levels of CRP among females with depression (Cohen's d = 0.19) relative to their healthy counterparts (p = 0.02), an effect not apparent among males (Cohen's d = -0.01). Similarly, levels of IL-6 were increased among females with depression compared to healthy controls (Cohen's d = 0.51; p = 0.04), but once again this was not found among males (Cohen's d = 0.16). While TNF-α levels were elevated among individuals with depression compared to controls (p = 0.01), no statistically significant sex differences were found. The meta-analysis for IL-1β resulted in only three articles, and thus, results are presented in the supplemental section. This meta-analysis advances our understanding of the unique involvement of inflammatory biomarkers in depression among men and women, which may help inform more tailored sex-specific treatment approaches in the future.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».