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Enregistrement W4408934212 · doi:10.1101/2025.03.27.25324698

Lifestyle and BrainAGE in Adult Depression

2025· preprint· en· W4408934212 sur OpenAlexaff
Nicole Sanford, Yuetong Yu, Ruiyang Ge, Shalaila S. Haas, Liisa A.M. Galea, Sophia Frangou

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PsychologyEconomicsKeynesian economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study tested whether lifestyle and fitness features that influence brain health in the general population differentially affect adults with a history of depression. Brain health was assessed using the brain-age-gap-estimate (brainAGE), a personalized index of the brain's biological age. Methods: Medically healthy adults (44-82 years) from the UK Biobank with a history of depression (n=896) or no psychiatric history (n=36,206) were included. Heterogeneity Through Discriminative Analysis was used to cluster the depression group based on 224 lifestyle and fitness features. Global and local (voxel-based) brainAGE were computed from structural neuroimaging data. The study design and implementation involved input from the position of related lived experience. Outcomes: Four depression clusters were identified. The "balanced moderates" cluster (n=253) had good health and balanced lifestyle habits. The "optimal diet and activity" cluster (n=178) had good health, healthy diets, and regular physical activity. The "metabolic risk-sedentary" cluster (n=315) had higher body mass index, poor diet, and sedentary behaviour. The "frailty-low activity" cluster (n=150) had a varied diet coupled with physical frailty. Mood symptoms were lowest in the "balanced moderates" cluster and highest in the "metabolic risk-sedentary" cluster. The presence of a history of depression was associated with older global brainAGE and with local brainAGE in ventromedial prefrontal regions regardless of cluster assignment. The "metabolic risk-sedentary" cluster also exhibited elevated local brainAGE in the hippocampal complex and thalamus. Interpretation: This study highlights the heterogeneity in lifestyle and fitness factors among adults with a history of depression, underscoring the detrimental influence of depression as well as poor diet and physical inactivity on the biological age of the brain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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