Efficacy of Mediterranean diet for the prevention of neurological diseases: A systematic review and meta-analysis featured in the Italian National Guidelines “La Dieta Mediterranea”
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurological diseases, including Alzheimer's disease, depression, and Parkinson's disease, pose a growing public health challenge. Dietary patterns, particularly the Mediterranean diet (MD), have been proposed as modifiable factors for prevention. The aim of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the association between adherence to the MD and the risk or progression of neurological conditions. METHODS: This review was conducted in accordance with PRISMA 2020 and MOOSE guidelines. A comprehensive search of PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase, and Cochrane Library was performed up to February 28, 2024. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and the certainty of evidence was evaluated with the NUTRIGRADE approach. Pooled effect sizes were computed using a random-effects model and expressed as risk ratios (RR), hazard ratios, or odds ratios, as appropriate. RESULTS: Forty-five studies involving over 730 000 participants were included. Higher MD adherence was associated with reduced risk or prevalence of Alzheimer's disease (odds ratios = 0.92), mild cognitive impairment (RR = 0.93), depression (RR = 0.96), and Parkinson's disease (RR = 0.90), with moderate certainty of evidence. Limited evidence suggested reduced anxiety and lower mortality among patients with Alzheimer's disease. No significant associations were observed for dementia prevalence or progression from mild cognitive impairment to dementia. CONCLUSIONS: Greater adherence to the MD is consistently associated with a lower risk of several neurological and mental health conditions. These findings support the promotion of MD-based dietary patterns in clinical and public health strategies to prevent cognitive decline and enhance healthy aging.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».