Childhood Chronic Physical Aggression Associates with Adult Cytokine Levels in Plasma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of animal and human studies are indicating that inflammation is associated with behavioral disorders including aggression. This study investigates the association between chronic physical aggression during childhood and plasma cytokine levels in early adulthood. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Two longitudinal studies were used to select males on a chronic physical aggression trajectory from childhood to adolescence (n = 7) and a control group from the same background (n = 25). Physical aggression was assessed yearly by teachers from childhood to adolescence and plasma levels of 10 inflammatory cytokines were assessed at age 26 and 28 years. Compared to the control group, males on a chronic physical aggression trajectory from childhood to adolescence had consistently lower plasma levels of five cytokines: lower pro-inflammatory interleukins IL-1α (T(28.7) = 3.48, P = 0.002) and IL-6 (T(26.9) = 3.76, P = 0.001), lower anti-inflammatory interleukin IL-4 (T(27.1) = 4.91, P = 0.00004) and IL-10 (T(29.8) = 2.84, P = 0.008) and lower chemokine IL-8 (T(26) = 3.69, P = 0.001). The plasma levels of four cytokines accurately predicted aggressive and control group membership for all subjects. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Physical aggression of boys during childhood is a strong predictor of reduced plasma levels of cytokines in early adulthood. The causal and physiological relations underlying this association should be further investigated since animal data suggest that some cytokines such as IL-6 and IL-1β play a causal role in aggression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».