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Enregistrement W2886944964 · doi:10.1017/s0954579418000378

Polygenic differential susceptibility to prenatal adversity

2018· article· en· W2886944964 sur OpenAlexaff
Jay Belsky, Irina Pokhvisneva, Anu Sathyan Sathyapalan Rema, Birit F. P. Broekman, Michael Pluess, Kieran J. O’Donnell, Michael J. Meaney, Patrícia Pelufo Silveira

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiathesisDiathesis–stress modelPsychologyDevelopmental psychologyGene–environment interactionClinical psychologyPrenatal stressDifferential (mechanical device)Serotonin transporterPregnancyGeneMedicineOffspringGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent article in this journal reported a number of gene × environment interactions involving a serotonin transporter-gene network polygenic score and a composite index of prenatal adversity predicting several problem behavior outcomes at 48 months (e.g., anxious/depressed, pervasive developmental problems) and at 60 months (e.g., withdrawal, internalizing problems), yet did not illuminate the nature or form these genetic × environment interactions took. Here we report results of six additional analyses to evaluate whether these interactions reflected diathesis-stress or differential-susceptibility related processes. Analyses of the regions of significance and proportion of interaction index are consistent with the diathesis-stress model, seemingly because of the truncated nature of the adversity score (which did not extend to supportive/positive prenatal experiences/exposures); in contrast, the proportion (of cases) affected index favors the differential-susceptibility model. These results suggest the need for future studies to extend measurement of the prenatal environment to highly supportive experiences and exposures.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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