【meta分析】饮食影响情绪,11+SCI告诉你

题目:Healthy dietary indices and risk of depressive outcomes: a systematic review and meta-analysis of observational studies
影响因子:IF=11
发表时间:2018年10月
杂志:molecular psychiatry
研究背景
这篇文献主要关注于抑郁症作为一种心理障碍在当今社会的重要性以及传统治疗方法的局限性。
抑郁症是一种心理疾病,表现为持续的低情绪、对生活中的兴趣或乐趣的丧失以及睡眠或食欲的紊乱。全球有数百万人受到抑郁症的影响,其不仅对个人的心理健康造成影响,还对整个社会产生深远影响。
然而,传统的抑郁症治疗方法,仅三分之一的患者有效。此外,抑郁症通常是反复发作的,约有50%的病例会出现复发。研究旨在通过分析不同的膳食指数(如地中海饮食、健康饮食指数等)与抑郁症发病率之间的关联,评估膳食对抑郁症风险的影响。研究的目标是了解不同类型的饮食习惯是否与抑郁症的发生有关,以便为抑郁症的预防和治疗提供更多的科学依据。
文献检索
1、文献的数据库:Medline、Embase和PsychInfo。
2、检索时间:截止到2018年5月31日
3、检索关键词:depression用于检索与抑郁症相关的文献;diet用于检索与饮食相关的文献;index或 "score*" 或 "pattern*" 或 "quality"用于检索与饮食指数、评分、模式或质量相关的文献。
筛选文献
一、纳入标准:
1、暴露(Exposure):对全面的饮食进行评估,包括食物频率问卷、24小时膳食回顾、食物记录、膳食历史等,同时使用预先定义的饮食评分或指数来衡量饮食质量。
2、结果(Outcome):临床诊断的抑郁症,由研究人员、医疗记录或自我报告的医生诊断(例如,“您是否曾被医生诊断为抑郁症?”),使用经过验证的量表/问卷(例如CES-D抑郁量表)来评估抑郁症状,同时使用抗抑郁药物只有当与临床抑郁或抑郁症状评估相结合时。
3、研究设计(Design):采用观察性研究设计,包括横断面研究、队列研究和病例对照研究。
4、人群(Population):一般自由生活人群,不限制年龄,包括门诊患者(未因身体或心理健康原因住院的个体)和非机构化个体。
二、排除标准:
1、 暴露(Exposure):没有对整体饮食进行评估,或者使用后验的饮食模式进行评估,或者使用个别问题进行评估。
2、 结果(Outcome):双相障碍、整体情绪状态、心理社会压力或感知压力等,这些与抑郁症状无关。
3、研究设计(Design):干预研究,即实验性干预的研究。
4、人群(Population):孕妇、哺乳期妇女、住院患者/因健康原因住院的个体。
统计分析方法
1、分组的Meta分析:
针对不同的饮食评分(暴露变量),根据研究设计(横断面 与纵向研究)进行分别的Meta分析。将研究中将饮食评分作为分类变量进行分析的结果合并,计算健康度最高组与最不健康组之间的抑郁症发病的合并概率比、风险比或危险比。对于将饮食评分作为连续变量进行分析的研究,不包括在合并结果的计算中。
2、连续变量的转换:
对于使用抑郁症状作为连续变量的研究,通过乘以1.81,将估计值(β和标准误差)转换为对数比值比(logOR),然后取指数。
3、 随机效应Meta分析模型:
使用随机效应Meta分析模型来考虑潜在的异质性,通过计算I²统计量来评估异质性。
4、潜在的出版偏倚检查:
使用等高线增强漏斗图来检查潜在的出版偏倚,其中不对称和在非显著性区域没有研究存在的情况表明可能存在报告偏倚。还使用Egger和Begg检验来检测小样本效应。
5、质量和偏倚风险评估:
使用改编自Newcastle-Ottawa检查表 来评估研究的质量和偏倚风险。评估是否参与队列的人群代表更广泛的人群,饮食是否通过验证的膳食评估工具(例如食物频率问卷)来确定,饮食评分是否经过验证,是否有足够的随访时间以排除逆向因果关系(≥5年),是否进行了适当的统计调整(年龄、性别、吸烟、体育活动、体重指数、总能量摄入)。
6、敏感性分析:
由于结果按饮食指数和研究设计分层,进一步分层可能会导致一些层次中只有一个关联估计。因此,敏感性分析仅在包含大多数研究的亚组中呈现结果。通过排除使用临床抑郁症作为结果的研究(因为其数量较少),青少年研究,低中等收入国家的研究和质量较低的研究,以检验对结果的影响。最后,鉴于有一项使用地中海饮食的研究使用心理困扰作为抑郁的标记 ,还进行了敏感性分析,排除该研究,以更严格地评估抑郁症。
主要结果
1、地中海饮食指数:
通过对不同研究的纵向(longitudinal)数据进行综合分析,发现在地中海饮食指数最高类别的人群中,与抑郁症发病风险呈负相关,合并估计值为0.67,95%置信区间为0.55到0.82。其中有两项研究使用线性模型或广义估计方程来得出结果,因此与其他研究结果不可直接比较。同时,三项横断面研究的结果不一致。

2、健康饮食指数(HEI):
纵向研究中,三个队列研究显示高饮食得分类别的人群相较于低得分类别在抑郁症发病风险上有降低的趋势,合并估计值为(0.76; 95% CI: 0.57, 1.02),但这一关联在统计学上仅具有边际显著性。在横断面研究中,HEI-2005或AHEI-2010得分与抑郁症的患病率之间呈负相关,OR = 0.53; 95% CI: 0.38, 0.75

3、DASH饮食指数:
唯一一项纵向研究在使用Fung DASH饮食指数时发现与临床抑郁症的发病率呈负相关,而其他DASH饮食指数与抑郁症之间的关联不显著。横断面研究中的结果也不一致,总体上,DASH饮食指数与抑郁症的关联在成年人中研究较少且结果不一致。

4、 膳食炎症指数(DII):
通过对纵向和横断面研究数据的合并分析,发现与最低炎症饮食相比,最高炎症饮食与抑郁症的患病率之间存在负相关,纵向研究的合并估计值为 (overall HR = 0.76; 95% CI: 0.63, 0.92);横断面研究的合并估计值为overall OR = 0.64; 95% CI: 0.45, 0.91) ,然而,纵向和横断面研究的结果中存在显著的异质性,其中性别差异是其中一个来源。

5、其他膳食指数:
除了上述几个指数外,研究还探讨了其他膳食指数与抑郁症之间的关联。由于指数不同,无法提供总体估计值,但观察到饮食质量较高与抑郁症之间存在负相关的趋势。

创新点
1、 多种膳食指数的综合分析: 文献对多种膳食指数与抑郁症之间的关联进行了综合分析,包括地中海饮食指数、健康饮食指数、DASH饮食指数以及膳食炎症指数等。这种综合分析有助于提供更全面和全局性的认识,揭示不同类型膳食对抑郁症风险的影响。
2、 长期纵向研究的整合: 文献对多项长期纵向研究的数据进行了整合分析,这些研究对于理解膳食与抑郁症之间的因果关系至关重要。通过整合这些长期数据,可以更好地探究膳食在抑郁症发展过程中的作用,从而提供更可靠的结论。
3、不同人群的考量: 文献中涵盖了不同国家和地区的研究,包括欧洲、美国和澳大利亚等地的样本。这种多样性使得研究结果更具有普遍性,可以更好地反映不同文化和生活方式下膳食与抑郁症之间的关系。
4、 不同年龄群体的研究: 文献在分析中对不同年龄群体的研究进行了区分,这有助于了解不同年龄段人群在膳食与抑郁症之间关系方面的差异。特别是,对青少年的研究结果有助于深入探讨膳食在发育阶段对心理健康的影响。
局限性
1、研究异质性: 文献中指出,不同研究之间存在一定的异质性,包括研究采用的测量工具和抑郁症的定义。多数研究使用问卷调查来评估抑郁症状,但使用不同版本的问卷,以及部分研究仅在单个研究中使用了特定的问卷,这可能导致测量误差和结果不一致。因此,不同研究之间的准确性和可比性可能存在差异。
2、膳食数据的测量误差: 大部分观察性研究采用自我报告的膳食数据,如食物频率问卷。然而,这些方法存在一定的测量误差,可能降低了检测关联的能力。此外,多数研究只在单个时间点评估膳食,未考虑膳食质量随时间变化可能对抑郁症症状发展的影响。
3、膳食指数操作化的不一致性: 即使在相同的膳食指数下,不同研究的操作化方式也存在差异,取决于可用的膳食数据和收集方式。有些研究对极端类别进行比较,而其他研究使用了不同的分位数,使得比较变得复杂。此外,一些研究将膳食指数作为连续变量进行分析,而其他研究则将其作为分类变量进行分析,这可能导致结果的异质性。
4、协变量的不一致性: 多数研究对调整变量进行了统计校正,但不同研究的协变量的选择和调整方式存在差异。这可能影响不同研究之间的可比性。虽然大多数研究已调整其他健康行为和心脏代谢指标,但某些研究未考虑吸烟和体育锻炼等因素。
5、研究地区的限制: 多数研究在高收入国家进行,而在低收入和中等收入国家的研究较少。这可能限制了研究结果在全球范围内的适用性。
总结
这篇文献旨在探讨膳食与抑郁症之间的关系,通过系统地分析各种膳食指数与抑郁症症状之间的关联。研究发现,高度遵循地中海饮食、健康饮食指数以及低炎症饮食指数与抑郁症的发病率呈负相关。然而,在解释这些结果时需要注意几个限制因素,包括研究间的异质性、膳食数据测量误差、膳食指数的操作化不一致性以及协变量的差异。尽管有这些限制,该研究为了解膳食对抑郁症的影响提供了一些有价值的线索,同时也强调了在进一步研究和临床实践中需要综合考虑多种因素的重要性。
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