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Enregistrement W2994818797 · doi:10.1038/s41467-019-13622-3

Stress sensitization among severely neglected children and protection by social enrichment

2019· article· en· W2994818797 sur OpenAlexaff
Mark Wade, Charles H. Zeanah, Nathan A. Fox, Florin Tibu, Laura Ciolan, Charles A. Nelson

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthBinder Family FoundationJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésPreadolescenceNeglectFoster carePsychologyVulnerability (computing)Intervention (counseling)Developmental psychologyClinical psychologyPsychopathologyRandomized controlled trialMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood adversity may sensitize certain individuals to later stress which triggers or amplifies psychopathology. The current study uses data from a longitudinal randomized controlled trial to examine whether severe early neglect among children reared in institutions increases vulnerability to the effects of later stressful life events on externalizing problems in adolescence, and whether social enrichment in the form of high-quality foster care buffers this risk. Children abandoned to Romanian institutions were randomly assigned to a foster care intervention or care-as-usual during early childhood. A sample of never-institutionalized children served as a comparison group. Here we report that, among those with prolonged institutional rearing, more stressful life events in preadolescence predicted higher externalizing problems in adolescence. This effect was not observed for never-institutionalized children or those in foster care, thus providing experimental evidence that positive caregiving experiences protect against the stress-sensitizing effects of childhood neglect on externalizing problems in adolescence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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