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Enregistrement W2956577329 · doi:10.1177/0898264319861001

Genes, Childhood Trauma, and Late Life Depressive Symptoms

2019· article· en· W2956577329 sur OpenAlexaff
Aniruddha Das

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialMultinomial logistic regressionDepression (economics)PsychologyClinical psychologyPhysical abusePoison controlInjury preventionPsychiatrySubstance abuseOccupational safety and healthMedicineChild abuseMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Findings on gene-environment correlations suggest childhood “environments” may reflect genetic liabilities. The independent psychosocial influence of childhood trauma is unclear. This study examined such effects on adulthood depressive symptoms. Methods: Data were from the Health and Retirement Study. Trauma items included childhood physical abuse and parental substance abuse. Multinomial logit models examined genetic effects on stable and unstable reports. Linear growth models tested associations of stable trauma responses, genes, and their interaction with current depressive symptoms. Results: Genetic risk predicted both stable and unstable trauma reports. With genes controlled, stable responses were associated with life course variations but not late life change in depression. The exception was women’s physical abuse, which moderated genetic effects but had no independent influence. Discussion: Apparent gene-trauma correlations may be driven by flawed retrospective reports. Research is needed to distinguish true from artifactual genetic effects on other environmental factors and establish psychosocial implications.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,287

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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