Symptoms of major depressive disorder subsequent to child maltreatment: Examining change across multiple levels of analysis to identify transdiagnostic risk pathways
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a prevalent psychiatric condition in the child maltreatment population. However, not all children who have been maltreated will develop MDD or MDD symptoms, suggesting the presence of unique risk pathways that explain how certain children develop MDD symptoms when others do not. The current study tested several candidate risk pathways to MDD symptoms following child maltreatment: neuroendocrine, autonomic, affective, and emotion regulation. Female adolescents (N = 110; age range = 14-19) were recruited into a substantiated child maltreatment or comparison condition and completed a laboratory stressor, saliva samples, and measures of emotion regulation, negative affect, and MDD symptoms. MDD symptoms were reassessed 18 months later. Mediational modeling revealed that emotion regulation was the only significant indirect effect of the relationship between child maltreatment and subsequent MDD symptoms, demonstrating that children exposed to maltreatment had greater difficulties managing affective states that in turn led to more severe MDD symptoms. These results highlight the importance of emotion dysregulation as a central risk pathway to MDD following child maltreatment. Areas of future research and implications for optimizing prevention and clinical intervention through the direct targeting of transdiagnostic risk pathways are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».