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Enregistrement W2482548809 · doi:10.1371/journal.pone.0160455

Socioeconomic Disadvantage Moderates the Association between Peripheral Biomarkers and Childhood Psychopathology

2016· article· en· W2482548809 sur OpenAlexaff
Rodrigo B. Mansur, Graccielle R. Cunha, Elson Asevedo, André Zugman, Maiara Zeni‐Graiff, Adiel C. Rios, Sumit Sethi, Pawan Kumar Maurya, Mateus Luz Levandowski, Ary Gadelha, Pedro Mário Pan, Laura Stertz, Síntia Belangero, Marcia Kauer‐Sant’Anna, Antônio Lúcio Teixeira, Jair de Jesus Mari, Luís Augusto Rohde, Eurı́pedes Constantino Miguel, Roger S. McIntyre, Rodrigo Grassi‐Oliveira, Rodrigo A. Bressan, Elisa Brietzke

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésTBARSCBCLPsychopathologysedInternal medicineBrain-derived neurotrophic factorMedicineChild Behavior ChecklistPsychologyNeurotrophic factorsEndocrinologyClinical psychologyOxidative stressLipid peroxidation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Socioeconomic disadvantage (SED) has been consistently associated with early life mental health problems. SED has been shown to impact multiple biological systems, including the regulation of neurotrophic proteins, immune-inflammatory and oxidative stress markers, which, conversely, have been reported to be relevant to physiological and pathological neurodevelopment This study investigated the relationship between SED, different domains of psychopathology, serum levels of interleukin-6 (IL6), thiobarbituric acid-reactive substance (TBARS) and brain-derived neurotrophic factor (BDNF). We hypothesized that a composite of socioeconomic risk would be associated with psychopathology and altered levels of peripheral biomarkers. In addition, we hypothesized that SED would moderate the associations between mental health problems, IL6, TBARS and BDNF. METHODS AND FINDINGS: Using a cross-sectional design, we measured the serum levels of IL6, TBARS and BDNF in 495 children aged 6 to 12. We also investigated socio-demographic characteristics and mental health problems using the Child Behaviour Checklist (CBCL) DSM-oriented scales. SED was evaluated using a cumulative risk model. Generalized linear models were used to assess associations between SED, biomarkers levels and psychopathology. SED was significantly associated with serum levels of IL6 (RR = 1.026, 95% CI 1.004; 1.049, p = 0.020) and TBARS (RR = 1.077, 95% CI 1.028; 1.127, p = 0.002). The association between SED and BDNF was not statistically significant (RR = 1.031, 95% CI 0.997; 1.066, p = 0.077). SED was also significantly associated with all CBCL DSM-oriented scales (all p < 0.05), whereas serum biomarkers (i.e. IL6, TBARS, BDNF) were associated with specific subscales. Moreover, the associations between serum biomarkers and domains of psychopathology were moderated by SED, with stronger correlations between mental health problems, IL6, TBARS, and BDNF being observed in children with high SED. CONCLUSIONS: In children, SED is highly associated with mental health problems. Our findings suggest that this association may be moderated via effects on multiple interacting neurobiological systems.

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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,244

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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