Regular consumption of fruits, vegetables, and whole grain foods is associated with fewer depressive symptoms in older adults: a cross-sectional analysis of EpiFloripa Aging cohort study, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Diet has been postulated as a modifiable risk factor for the onset of depression. Here, we tested the hypothesis that weekly and daily consumption of healthy food decreases the prevalence ratio (PR) of depressive symptoms in older adults. Data from 1197 participants from the third wave of data collection of the EpiFloripa Aging cohort study (2017-2019) were used. Depressive symptoms were assessed using the 15-item Geriatric Depression Scale (GDS-15); the frequency of consumption of healthy foods (fruits, vegetables, whole food, fish, and beans) were collected through a questionnaire to evaluate the regular consumption of the food groups (≥5 times/week for fruits, vegetables, beans and whole grain; ≥2 times/week for fish; ≥5 times/day for fruits and vegetables combined). Poisson regression was used to examine the associations between food intake and depressive symptoms. A Directed Acyclic Graph (DAG) was created to define the minimal adjustment model. The prevalence of depressive symptoms was 14.6%. A statistically significant inverse association was found between regular consumption of healthy food and depressive symptoms: ≥5 times/week for fruits (PR = 0.71 [95%CI: 0.56, 0.90]), vegetables (0.81 [0.68, 0.96]), beans (0.84 [0.74, 0.96]), and whole grains (0.86 [0.74, 0.99]); once a week for fish consumption (0.82 [0.71, 0.95]); 2-4 times/day (0.80 [0.65, 0.97]) and ≥5 times/day (0.75 [0.58, 0.96]) for fruits and vegetables (FV). Our results suggest that older adults who regularly consume healthy food are less likely to experience depressive symptoms. Further longitudinal studies are necessary to understand the underlying mechanisms in the relationship between diet and depression.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».