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Enregistrement W2127659310 · doi:10.1521/pdps.2013.41.4.541

The Psychodynamic Psychotherapist's Guide to the Interaction among Sex, Genes, and Environmental Adversity in the Etiology of Depression for Women

2013· article· en· W2127659310 sur OpenAlexaff
Simone N. Vigod, Valerie H. Taylor

Notice bibliographique

RevuePsychodynamic Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDepression (economics)PsychosocialStressorClinical psychologyPsychodynamicsDysfunctional familyInterpersonal communicationPsychiatrySocioeconomic statusDevelopmental psychologyPsychotherapistMedicinePopulationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From menarche to menopause, women are highly vulnerable to major depression. While biological and psychosocial differences between men and women have been established, the reason for the preponderance of depression in women has yet to be fully elucidated. Women may be predisposed to depressive illness because of biological factors related to brain structure, function, and the impact of reproductive life stages. They may also be at increased risk because they are differentially disadvantaged with respect to environmental stressors including interpersonal violence, socioeconomic instability, and caregiving burden, among others. However, not all women develop depression, nor do all individuals who suffer from adverse life events. This narrative review focuses on emerging research related to the interaction between sex, genetics, and environmental factors that may help offer clues about why some individuals suffer from depression, and why others may be resilient to this outcome. While many questions remain unanswered, the psychodynamic psychotherapist can use this information to help patients suffering from depression understand some of the complexities of the determinants of risk and resilience, with the goal of moving forward toward recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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