Obesity, Depression, and Antidepressant Use: Analyzing Metabolic Side Effects in US Adults Using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antidepressant use is increasingly prevalent, raising concerns about its potential impact on metabolic health, particularly in individuals with depression. This study investigated the association between antidepressant use and metabolic outcomes in a nationally representative US adult population. METHODS: Data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) were analyzed using a complete-case approach, resulting in a final weighted sample of 192,331,773 adults. Multivariable linear and logistic regression models were applied to examine the relationship between antidepressant use and metabolic indicators, including BMI, fasting glucose, lipid profiles, and obesity. Analyses were adjusted for age, sex, race/ethnicity, and depression severity (Patient Health Questionnaire-9 {PHQ-9}), with subgroup analyses conducted by depression status and gender. All analyses accounted for NHANES's complex sampling design using Stata version 18 (College Station, TX: StataCorp LLC). RESULTS: Antidepressant use was not significantly associated with obesity in the full sample. However, in subgroup analyses, antidepressant use was linked to adverse metabolic changes, including higher total cholesterol and lower fasting blood glucose levels, particularly among non-depressed individuals and females. Significant racial/ethnic disparities were also observed. CONCLUSION: While antidepressant use was not independently associated with obesity, it was linked to specific metabolic alterations, with effects varying by gender and depression status. These findings underscore the importance of monitoring metabolic health in antidepressant users, especially in a diverse population.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».