Invisible Links: Associations Between Micronutrient Deficiencies and Postpartum Depression—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following childbirth, up to 20% of women may have postpartum depression (PPD), which can adversely affect the mother's health, the infant's development, and familial connections. Numerous causes exist, although recent research indicates that micronutrient shortages are modifiable biological factors. This systematic review aims to consolidate existing knowledge regarding the relationship between micronutrient levels and the risk of PPD. METHODS: This review was conducted in accordance with PRISMA 2020 guidelines and registered with PROSPERO. We reviewed every study published up to 1 April 2025, on PubMed, Scopus, and Web of Science. Nineteen studies met the inclusion criteria. We employed the Newcastle-Ottawa Scale to assess bias. RESULTS: Nineteen studies were included in the analysis. Vitamin D was the most extensively researched vitamin. The majority of the studies (9 out of 13) identified a significant correlation between low serum 25(OH)D levels and PPD symptoms. Individuals with diminished levels of vitamin B12 and zinc had an elevated risk of PPD. There was insufficient evidence for folate, magnesium, iron, and selenium. This was frequently due to methodological discrepancies, insufficient control of confounding variables, and variations in biomarker timing. The majority of the studies exhibit a low to moderate likelihood of bias. CONCLUSIONS: Increasing evidence suggests that deficiencies in specific micronutrients, particularly vitamin D, vitamin B12, and zinc, may contribute to the onset of postpartum depression. The results indicate that targeted nutritional screening and management may be beneficial in perinatal mental health care, notwithstanding the inability to ascertain the exact causative factors. There is a necessity for more rigorous longitudinal investigations and randomised trials to enhance our understanding of processes and assist physicians in making informed judgements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».