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Enregistrement W1754058279 · doi:10.1016/j.psyneuen.2015.10.010

Assessment of the cortisol awakening response: Expert consensus guidelines

2015· review· en· W1754058279 sur OpenAlexaff
Tobias Stalder, Clemens Kirschbaum, Brigitte M. Kudielka, Emma K. Adam, Jens C. Pruessner, Stefan Wüst, Samantha Dockray, Nina Smyth, Phil Evans, Dirk H. Hellhammer, Robert Miller, Mark Wetherell, Sonia Lupien, Angela Clow

Notice bibliographique

RevuePsychoneuroendocrinology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyExperience sampling methodApplied psychologyPsychosocialData collectionCortisol awakening responseExternal validitySocial psychologyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cortisol awakening response (CAR), the marked increase in cortisol secretion over the first 30-45 min after morning awakening, has been related to a wide range of psychosocial, physical and mental health parameters, making it a key variable for psychoneuroendocrinological research. The CAR is typically assessed from self-collection of saliva samples within the domestic setting. While this confers ecological validity, it lacks direct researcher oversight which can be problematic as the validity of CAR measurement critically relies on participants closely following a timed sampling schedule, beginning with the moment of awakening. Researchers assessing the CAR thus need to take important steps to maximize and monitor saliva sampling accuracy as well as consider a range of other relevant methodological factors. To promote best practice of future research in this field, the International Society of Psychoneuroendocrinology initiated an expert panel charged with (i) summarizing relevant evidence and collective experience on methodological factors affecting CAR assessment and (ii) formulating clear consensus guidelines for future research. The present report summarizes the results of this undertaking. Consensus guidelines are presented on central aspects of CAR assessment, including objective control of sampling accuracy/adherence, participant instructions, covariate accounting, sampling protocols, quantification strategies as well as reporting and interpreting of CAR data. Meeting these methodological standards in future research will create more powerful research designs, thus yielding more reliable and reproducible results and helping to further advance understanding in this evolving field of research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,252
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations956
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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