The Bidirectional Link between Major Depressive Disorder and Type 2 Diabetes: The Role of Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: There is a bidirectional relationship between major depressive disorder (MDD) and type 2 diabetes (T2D), as MDD increases the risk of T2D by 38% to 67%, and T2D increases the risk of MDD by 15% to 33%. Many factors contribute to the occurrence of comorbid MDD and T2D, including converging pathophysiological pathways like inflammation. The objective of this review was to comprehensively summarize available evidence on the relationship between MDD, T2D, and inflammation. Results: Although the precise mechanisms linking T2D and MDD are still not fully understood, shared inflammatory mechanisms likely contributes to the heightened risk of developing this comorbidity. To date, the evidence supports that chronic low-grade inflammation is a feature of both MDD and T2D and has been shown to interact with pathways that are relevant to the development of both chronic disorders, including the hypothalamic–pituitary–adrenal (HPA) axis, neuroplastic processes, gut microbiome, insulin resistance, and adipose tissue dysfunction. Through their impact on inflammation, dietary and physical activity interventions can play a role in the risk and management of MDD and T2D. Conclusions: Deepening our understanding of the mechanisms underlying the augmented inflammatory responses observed in individuals with the MDD and T2D comorbidity is essential for tailoring appropriate therapeutic strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».