Implicaciones del no consumo de carne y pescado en el riesgo de desarrollo de depresión en población general. Una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introducción/Objetivos \n \nLa depresión es una de las enfermedades mentales más prevalentes, afectando a cerca del 5% de la población mundial. Además, el número de personas que siguen o comienzan una dieta vegetariana ha ido aumentando, llegando a ser en la actualidad del 10% en países desarrollados. El objetivo de esta revisión sistemática fue recopilar la información más reciente para analizar la relación que podría existir entre el hecho de no consumir carne y pescado (vegetarianismo o veganismo) y el riesgo de desarrollar depresión. \n \nMaterial y Métodos \n \nEsta revisión se realizó según los criterios de la guía PRISMA. Se realizó una búsqueda bibliográfica con la ecuación (vegetarian diet) AND (depression) AND ((observational) OR (longitudinal) OR (original) OR (cohort) OR (case-control)) en Medline a través de PubMed. Además, se realizó una búsqueda inversa para encontrar posibles artículos que cumplieran nuestros criterios de selección: estudios analíticos longitudinales que tratasen los efectos de las dietas vegetarianas en la depresión en la población. Se emplearon las escalas de calidad Newcastle-Ottawa y Jadad. Todos los procesos de selección y evaluación fueron realizados por pares. \n \nResultados \n \nSe incluyeron 8 artículos en el estudio. Cinco señalan la dieta vegetariana como un factor protector, siendo 3 estadísticamente significativos. Otro no encuentra asociación. Los 2 restantes observan un incremento del riesgo de padecer depresión en una de las poblaciones estudiadas. Un estudio obtuvo un 9/9 en la escala NOS, tres 8/9, uno 6/9 y otro 4/9. Los dos estudios que fueron evaluados con la escala Jadad dieron una puntuación de 3/5. \n \nConclusiones \n \nLa mayoría de estudios analizados apuntan a que la dieta vegetariana podría reducir el riesgo de depresión. No obstante, dada la heterogeneidad en los resultados y la falta de estudios más recientes y con un mejor diseño, no se puede afirmar una asociación entre dieta vegetariana y depresión.
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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 | 0,032 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».