Leveraging translational neuroscience to inform early intervention and addiction prevention for children exposed to early life stress
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Substance use and addiction are disproportionately experienced by individuals with a history of exposure to early life stress (ELS), such as maltreatment, domestic violence and parent psychopathology. Unfortunately, extant interventions have mixed effectiveness at improving outcome trajectories for ELS-exposed children, who are often underserved by evidenced-based programs. Here, we employ a translational neuroscience framework to delineate how neuroscience can deepen our understanding of ELS-linked alterations in children's function to inform the development of more targeted, effective early intervention and addiction prevention programs. Candidate neural pathways altered by ELS and linked to addiction are described across sensory, affective, motivational, and executive function domains. Next, we provide an example of the application of translational neuroscience principles in a family of early interventions (i.e. Multidimensional Treatment Foster Care - Preschool, Kids in Transition to School) focused on improving self-regulation in ELS-exposed children. Future directions and areas of unmet need in intervention research detail the significant potential of translational neuroscience to advance interventionists' ability to support positive adjustment in ELS-exposed children and prevent harmful addiction outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle