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Enregistrement W2227743558 · doi:10.1002/brb3.392

Brain‐derived neurotropic factor polymorphisms, traumatic stress, mild traumatic brain injury, and combat exposure contribute to postdeployment traumatic stress

2015· article· en· W2227743558 sur OpenAlexfundno aff
Michael N. Dretsch, Kathy Williams, Tanja Emmerich, Gogce Crynen, Ghania Ait‐Ghezala, Helena Chaytow, Venkat Mathura, Fiona Crawford, Grant L. Iverson

Notice bibliographique

RevueBrain and Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Aeromedical Research LaboratoryMedical Research and Materiel CommandCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Defense
Mots-clésTraumatic brain injuryTraumatic stressAnxietyDepression (economics)PsychiatryMedicinePsychologyClinical psychologyNeurocognitiveCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In addition to experiencing traumatic events while deployed in a combat environment, there are other factors that contribute to the development of posttraumatic stress disorder (PTSD) in military service members. This study explored the contribution of genetics, childhood environment, prior trauma, psychological, cognitive, and deployment factors to the development of traumatic stress following deployment. METHODS: Both pre- and postdeployment data on 231 of 458 soldiers were analyzed. Postdeployment assessments occurred within 30 days from returning stateside and included a battery of psychological health, medical history, and demographic questionnaires; neurocognitive tests; and blood serum for the D2 dopamine receptor (DRD2), apolipoprotein E (APOE), and brain-derived neurotropic factor (BDNF) genes. RESULTS: Soldiers who screened positive for traumatic stress at postdeployment had significantly higher scores in depression (d = 1.91), anxiety (d = 1.61), poor sleep quality (d = 0.92), postconcussion symptoms (d = 2.21), alcohol use (d = 0.63), traumatic life events (d = 0.42), and combat exposure (d = 0.91). BDNF Val66 Met genotype was significantly associated with risk for sustaining a mild traumatic brain injury (mTBI) and screening positive for traumatic stress. Predeployment traumatic stress, greater combat exposure and sustaining an mTBI while deployed, and the BDNF Met/Met genotype accounted for 22% of the variance of postdeployment PTSD scores (R (2) = 0.22, P < 0.001). However, predeployment traumatic stress, alone, accounted for 17% of the postdeployment PTSD scores. CONCLUSION: These findings suggest predeployment traumatic stress, genetic, and environmental factors have unique contributions to the development of combat-related traumatic stress in military service members.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations72
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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