Diet and Depression During Peri- and Post-Menopause: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: While the prevalence of depression increases during the peri- and post-menopausal periods, the potential of diet as both a modifiable risk factor and complementary treatment option has received limited research attention in this population. To address this gap, we conducted a scoping review aiming to map and synthesize the existing literature on diet and depression in peri- and post-menopause. Methods: Studies were identified through Medline, EMBASE, PsycINFO, CENTRAL, Web of Science, and Scopus. After deduplication in Covidence, two reviewers independently screened titles, abstracts, and full texts using predefined eligibility criteria. Data were extracted using standardized forms and presented in tables and figures. Methodological quality was assessed using the Cochrane RoB-2 for intervention studies and NHLBI tools for observational studies. Results: Thirty-eight studies met the inclusion criteria, including 29 observational and 9 interventional studies. Dietary patterns showed the most consistent associations with depressive symptoms, whereas findings for foods, nutrients, and other food components were inconsistent. Most observational studies had a moderate to high risk of bias, while over half of experimental studies were rated as low risk. Conclusions: Although limited by volume and poor methodological quality, existing evidence suggests that healthy diets may be protective against depressive symptoms in peri- and post-menopausal women, while unhealthy diets may increase risk. High-quality cohort studies and clinical trials are needed to guide future research and inform professionals working at the intersection of nutrition, psychiatry, and women’s health. Protocol registration: osf.io/b89r6.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».