Prenatal depression and 5‐ <scp>HTTLPR</scp> interact to predict dysregulation from 3 to 36 months – A differential susceptibility model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood dysregulation, which reflects deficits in the capacity to regulate or control one's thoughts, emotions and behaviours, is associated with psychopathology throughout childhood and into adulthood. Exposures to adversity during the prenatal period, including prenatal depression, can influence the development of dysregulation, and a number of candidate genes have been suggested as moderators of prenatal exposure, including polymorphisms in the promoter region of the serotonin transporter gene (5-HTTLPR). We examined whether prenatal depression and child 5-HTTLPR interact to predict childhood dysregulation. METHOD: Sample of N = 213 mother-child pairs from the Maternal Adversity, Vulnerability and Neurodevelopment (MAVAN) project. Mothers reported the IBQ-R at 3 and 6 months, and the ECBQ at 18 and 36 months, from which measures of dysregulation were extracted. Mothers' self-reported symptoms of depression on the CES-D at 24-36 weeks of gestation, and at 6, 12, 24 and 36 months postnatal. 5-HTTLPR genotype was extracted from buccal swabs. Mixed-model and confirmatory analyses were conducted. RESULTS: Prenatal depression and 5-HTTLPR interacted to predict dysregulation from 3 to 36 months, within a model of strong differential susceptibility. CONCLUSION: Children with S or LG alleles, when exposed to prenatal depression, have higher levels of dysregulation, and when exposed to lower or little prenatal depression, have higher capacity for regulation. Our findings support efforts to identify, support and treat prenatal depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».