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Enregistrement W2896972912 · doi:10.1111/cdev.13154

A Family Focused Intervention Influences Hippocampal-Prefrontal Connectivity Through Gains in Self-Regulation

2018· article· en· W2896972912 sur OpenAlexaff
Jamie L. Hanson, Alysha D. Gillmore, Tianyi Yu, Christopher Holmes, Emily S. Hallowell, Allen W. Barton, Steven R. H. Beach, Adrianna Galván, James MacKillop, Michael Windle, Edith Chen, Gregory E. Miller, Lawrence H. Sweet, Gene H. Brody

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésPsychologyVentromedial prefrontal cortexPrefrontal cortexPsychopathologyIntervention (counseling)PsychosocialHippocampusStressorSelf-controlDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychological resilienceRandomized controlled trialHippocampal formationNeuroscienceCognitionPsychiatryMedicinePsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The stressors associated with poverty increase the risks for externalizing psychopathology; however, specific patterns of neurobiology and higher self-regulation may buffer against these effects. This study leveraged a randomized control trial, aimed at increasing self-regulation at ~11 years of age. As adults, these same individuals completed functional MRI scanning (Mage = 24.88 years; intervention n = 44; control n = 49). Functional connectivity between the hippocampus and ventromedial prefrontal cortex was examined in relation to the intervention, gains in self-regulation, and present-day externalizing symptoms. Increased connectivity between these brain areas was noted in the intervention group compared to controls. Furthermore, individual gains in self-regulation, instilled by the intervention, statistically explained this brain difference. These results begin to connect neurobiological and psychosocial markers of risk and resiliency.

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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,626

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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