Pet ownership and risk of depression: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pet ownership is often believed to confer psychological benefits, such as reducing loneliness and providing emotional support. However, evidence on its relationship with depression is mixed, and no clear consensus currently exists. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the association between pet ownership and the risk of depression. METHODS: A comprehensive systematic review and meta-analysis were performed following PRISMA guidelines. Three electronic databases (PubMed, Scopus, Web of Science) were searched for observational studies assessing the impact of pet ownership on depression. Two independent reviewers screened and extracted data, and study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects models were used to compute pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) using STATA-17. RESULTS: A total of 21 studies involving 159,322 participants were included. Overall, pet ownership was not associated with a significant change in depression risk compared to non-ownership (OR: 1.03; 95% CI: 0.995-1.07). However, sensitivity analyses by pet type revealed that cat ownership was associated with a modestly increased risk of depression (OR: 1.06; 95% CI: 1.02-1.09), whereas dog ownership showed no significant association (OR: 0.93; 95% CI: 0.789-1.10). CONCLUSION: This study reveals a complex relationship between pet ownership and depression. Cat ownership is linked to a higher risk, while dog ownership shows mixed results. Overall, pet ownership isn't significantly associated with depression, highlighting the need for further research into its psychosocial dynamics and mental health implications.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».