Notice bibliographique
Résumé
Despite being linked to several negative long-term physical and psychological pathologies in adulthood, childhood adversity elicits variable responses in the sufferer. When searching for explanations for this heterogeneity, the concept of resilience has been postulated as a potential mitigating factor. Gene-environmental interactions are a promising avenue in the study of resilience. The premise of gene-environmental research is that interindividual variability in the response to an environmental stressor is due to an individual’s genetic make-up exacerbating or buffering the impact of that stressor. Herein, gene-environmental findings are illustrated in the context of depression and post-traumatic stress disorder (PTSD). Many of the gene loci found to interact with childhood adversity influence both depression and PTSD possibly due to the high degree of shared heritability between these psychopathologies. Variation in the serotonin transporter gene, SLC6A4, and in FKBP5, a gene coding for a glucocorticoid receptor binding protein, interacts with childhood adversity to influence the development and symptomology of depression and of PTSD. Findings in the field of gene-environmental interactions has led to a proposed 3-hit model whereby 3 hits, genetics, early life experiences and later life stressors, interact to determine whether an individual is vulnerable or resilient to the development of psychopathology. As limitations with the current research are addressed and complementary lines of research are integrated, the insight gained on childhood adversity has the potential to better predict children at risk of the long-term sequelae of adversity and to inform potential intervention and prevention strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».