How Do Interactions Between Early Caregiving Environment and Genes Influence Health and Behavior?
Notice bibliographique
Résumé
To promote optimal health and behavioral outcomes in children, nurses have long supported parents in providing the best possible care and nurturance to their offspring. A growing body of neuroscience research argues convincingly for the combined influences of genes and early caregiving on producing an individual's unique health and behavioral phenotype. In this article, we systematically review studies that demonstrate the relationship between qualities of early caregiving and genetic propensity to health and behavioral outcomes. From an initial set of 255 articles, 24 articles met our inclusion criteria. The outcomes fall into four distinct groups: hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) response to stress, externalizing behavior, internalizing behavior, and disorganized attachment. In the articles, authors examined genes that code for the 5-hydroxy tryptamine (serotonin) transporter genes linked polymorphic region [5-HTTLPR] serotonin transporter promoter, D4 dopamine receptor, brain-derived neurotrophic factor, and monoamine oxidase A promoter. The reviewed studies suggest that the effect of the early rearing environment on gene expression relates mainly to HPA response to stress, whereas interactions between genes and caregiving mainly relate to behavior and attachment. Findings have implications for nurses focused on advocacy, prevention, and intervention to support the healthy development of children in families faced with adversity.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».