The human physiology of well-being: A systematic review on the association between neurotransmitters, hormones, inflammatory markers, the microbiome and well-being

微生物群 激素 荟萃分析 神经递质 血清素 肠道微生物群 生物 生理学 内科学 生物信息学 心理学 内分泌学 医学 受体 中枢神经系统
作者
Lianne P. de Vries,Margot P. van de Weijer,Meike Bartels
出处
期刊:Neuroscience & Biobehavioral Reviews [Elsevier BV]
卷期号:139: 104733-104733 被引量:64
标识
DOI:10.1016/j.neubiorev.2022.104733
摘要

To understand the pathways through which well-being contributes to health, we performed a systematic review according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines on the association between well-being and physiological markers in four categories, neurotransmitters, hormones, inflammatory markers, and microbiome. We identified 91 studies. Neurotransmitter studies (knumber of studies=9) reported only a possible positive association between serotonin and well-being. For the hormone studies (k = 48), a lower momentary cortisol level was related to higher well-being (meta-analytic r = -0.06), and a steeper diurnal slope of cortisol levels. Inflammatory marker studies (k = 36) reported negative or non-significant relations with well-being, with meta-analytic estimates of respectively r = -0.07 and r = -0.05 for C-reactive protein and interleukin-6. Microbiome studies (k = 4) reported inconsistent associations between different bacteria abundance and well-being. The results indicate possible but small roles of serotonin, cortisol, and inflammatory markers in explaining differences in well-being. The inconsistent and limited results for other markers and microbiome require further research. Future directions for a complete picture of the physiological factors underlying well-being are proposed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
KobeLaoda完成签到,获得积分10
2秒前
和谐凉面完成签到,获得积分10
3秒前
woshi123应助毕业不挨骂采纳,获得10
4秒前
4秒前
5秒前
斯文败类应助huhdcid采纳,获得30
5秒前
大气的莆完成签到 ,获得积分10
6秒前
年123完成签到 ,获得积分10
8秒前
糖糖完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
wu完成签到 ,获得积分10
10秒前
conwells发布了新的文献求助10
10秒前
Yongjie完成签到,获得积分10
11秒前
鑫儿发布了新的文献求助10
11秒前
机灵曼荷完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
张欢馨应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
16秒前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
GAW发布了新的文献求助10
17秒前
无花果应助Maxstein采纳,获得10
17秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
17秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
shirllyLL发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
19秒前
汉堡包应助无聊的小蘑菇采纳,获得10
19秒前
研友_LOqqmZ发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
OCean完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
王楠雪发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583572
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162318
关于积分的说明 19606672
捐赠科研通 7165624
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431200
邀请新用户注册赠送积分活动 2257778