抑郁症状轨迹与代谢综合征、炎症及心脏代谢疾病的纵向贝叶斯网络分析

本研究采用纵向贝叶斯网络方法，揭示了能量相关抑郁症状（低能量、食欲/体重改变、嗜睡）通过代谢综合征（MetS）组分和炎症介导，最终导致糖尿病和动脉粥样硬化疾病的动态关联通路，为靶向干预抑郁相关心脏代谢风险提供新视角。

　　

Highlight

Materials and methods

数据源自荷兰抑郁与焦虑研究（NESDA），一项针对抑郁与焦虑障碍病因及病程的纵向队列研究。研究设计与方法详见Penninx等（2021）的详细说明。基线时共纳入2981名18-65岁参与者，其中社区来源占19.0%、初级医疗占54.0%、专业心理健康机构占27.0%（2004-2007年招募）。所有参与者均有抑郁或焦虑障碍病史。

Generalised mixed models

样本量N=1059，基线平均年龄42.4±12.5岁，女性占比68.0%。分析变量描述见表1（含各波次抑郁发生率——基线时所有受试者均符合重度抑郁障碍临床诊断）。通过广义混合模型计算个体斜率（调整年龄、性别及变量间相关性，图1），这些斜率代表个体变化偏离总体趋势的程度，后续被输入贝叶斯网络建模。

Discussion

本次贝叶斯网络分析——基于跨越9年的四波次数据——追踪了1059名终身抑郁患者的症状轨迹、心脏代谢疾病（CMD）及潜在中介因子（如代谢综合征组分和炎症）。研究揭示了抑郁症状如何随时间关联心脏代谢结局，以及这些关联是否由代谢综合征组分或炎症等中间因素塑造。

Ethical standards

本文作者声明：所有NESDA参与者均签署书面知情同意书，允许使用其数据。

CRediT authorship contribution statement

Arja O. Rydin: 撰写-审阅编辑、监督、方法论、概念化。Yuri Milaneschi: 撰写-审阅编辑、监督、方法论、概念化。Femke Lamers: 撰写-审阅编辑、监督、方法论、概念化。Rick Quax: 撰写-审阅编辑、方法论。Noah van de Bunt: 撰写-审阅编辑、方法论。Angela Koloi: 撰写-审阅编辑、方法论、概念化。Bennard Doornbos: 撰写-审阅编辑。

Funding

本项目由To-Aition资助（欧盟Horizon 2020研究与创新计划，赠款协议号848146）。NESDA研究基础设施获荷兰科学组织（ZON-MW）Geestkracht计划（编号10-000-1002）及参与高校与心理健康机构的匹配资金支持（阿姆斯特丹自由大学医学中心、GGZ Buitenamstel等）。

Declaration of competing interest

作者声明无已知财务利益冲突或个人关系影响本研究结果。