A Comparative, Developmental, and Clinical Perspective of Neurobehavioral Sexual Dimorphisms
Notice bibliographique
Résumé
Women and men differ in a wide variety of behavioral traits and in their vulnerability to developing certain mental disorders. This review endeavors to explore how recent preclinical and clinical research findings have enhanced our understanding of the factors that underlie these disparities. We start with a brief overview of some of the important genetic, molecular, and hormonal determinants that contribute to the process of sexual differentiation. We then discuss the importance of animal models in studying the mechanisms responsible for sex differences in neuropsychiatric disorders (e.g., drug dependence) - with a special emphasis on experimental models based on the neurodevelopmental and "three hits" hypotheses. Next, we describe the most common brain phenotypes observed in vivo with magnetic resonance imaging. We discuss the challenges in interpreting these phenotypes vis-à-vis the underlying neurobiology and revisit the known sex differences in brain structure from birth, through adolescence, and into adulthood. This is followed by a presentation of pertinent clinical and epidemiological data that point to important sex differences in the prevalence, course, and expression of psychopathologies such as schizophrenia, and mood disorders including major depression and posttraumatic stress disorder. Recent evidence implies that mood disorders and psychosis share some common genetic predispositions and neurobiological bases. Therefore, modern research is emphasizing dimensional representation of mental disorders and conceptualization of schizophrenia and major depression as a continuum of cognitive deficits and neurobiological abnormalities. Herein, we examine available evidence on cerebral sexual dimorphism to verify if sex differences vary quantitatively and/or qualitatively along the psychoses-depression continuum. Finally, sex differences in the prevalence of posttraumatic disorder and drug abuse have been described, and we consider the genomic and molecular data supporting these differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».