Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0678

Depresyon şiddetinin temel belirleyicileri olarak inflamatuvar biyobelirteçler ve fiziksel aktivite: bir makine öğrenmesi analizi

INFLAMMATORY BIOMARKERS AND PHYSICAL ACTIVITY AS KEY DETERMINANTS OF DEPRESSION SEVERITY: A MACHINE LEARNING ANALYSIS

Fiziksel aktivite depresyon belirtileri için bağımsız koruyucu bir etken olarak öne çıkarken, Random Forest modellerinde D vitamini, D dimer, hs-CRP, TNF, IL-6 ve miyoglobin belirti şiddetini ayırt etmede göreli önemi en yüksek biyobelirteçler olmuştur.

Çalışmanın amacı obezite, sistemik inflamasyon ve ruh sağlığı arasındaki çok değişkenli ilişkileri bütüncül modellerle incelemektir. Kesitsel (cross-sectional) desende 251 erişkin, kontrol grubu (n=140) ve ruh sağlığı grubu (n=111) olarak sınıflandırılmıştır. Psikolojik belirtiler DASS-21 ile değerlendirilmiş; ayrıca beden kütle indeksi (BMI) ve biyobelirteçler (IL-6, TNF-alfa, hs-CRP, D vitamini, kortizol) ölçülmüş, biyobelirteçlerin göreli önemi Random Forest modelleriyle, bağımsız ilişkiler ise lojistik ve doğrusal regresyonla incelenmiştir. Düzenli fiziksel aktivite bildiren katılımcılarda sedanter olanlara göre daha düşük belirti puanları saptanmış, fiziksel aktivite ile belirti puanları arasındaki negatif ilişki bireyler arası belirgin değişkenliğe karşın küçükten ortaya (small to moderate) etki büyüklükleriyle (effect size) istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Random Forest modellerinde depresyon belirti şiddetini ayırt etmede göreli önem sıralamasının başında D vitamini ve D dimer yer almış, bunları hs-CRP, TNF, IL-6 ve miyoglobin izlemiş ve bu altı biyobelirteç posterde anlamlı olarak işaretlenmiştir; cTnI, IL-1beta, CK-MB, NT-proBNP, CRP ve IL-8 daha düşük göreli öneme sahiptir. Yazarlara göre davranışsal etkenler ve inflamatuvar biyobelirteçler psikiyatrik belirtilerin düzenlenmesinde birleşmekte, inflamatuvar imza immüno-nöroendokrin eksenin psikopatolojideki yerini vurgulamaktadır. Biyobelirteç profillemesinin makine öğrenmesiyle (machine learning) birleştirilmesi, psikiyatride erken katmanlandırma (stratification) stratejilerine katkı sunabilir.

Tüm WCP 2026 özetleri