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Enregistrement W3010172989 · doi:10.1016/j.psyneuen.2020.104649

Stressor-Cortisol Concordance Among Individuals at Clinical High-Risk for Psychosis: Novel Findings from the NAPLS Cohort

2020· article· en· W3010172989 sur OpenAlexaff
Alexis E. Cullen, Jean Addington, Carrie E. Bearden, William S. Stone, Larry J. Seidman, Kristin S. Cadenhead, Tyrone D. Cannon, Barbara A. Cornblatt, Daniel H. Mathalon, Thomas H. McGlashan, Diana O. Perkins, Ming T. Tsuang, Scott W. Woods, Elaine F. Walker

Notice bibliographique

RevuePsychoneuroendocrinology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthWellcome Trust
Mots-clésStressorPsychosocialPsychosisConcordancePsychologyProdromeMedicineDistressCohortInternal medicineHydrocortisoneClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whilst elevations in basal cortisol levels have been reported among individuals at-risk for psychosis, the extent to which this represents hyperresponsivity of the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis to psychosocial stressors encountered in the natural environment is currently unclear. We aimed to examine stressor-cortisol concordance among youth at clinical high-risk (CHR) for psychosis in the North American Prodrome Longitudinal Study 2 (NAPLS 2) and the relationship with clinical outcome. At baseline, CHR (N = 457) and healthy (N = 205) individuals provided salivary cortisol samples and completed daily stressor, life event, and childhood trauma measures. CHR youth were categorised as remitted, symptomatic, progression of positive symptoms, or psychosis conversion at the two-year follow-up. Within-group regression models tested associations between psychosocial stressors and cortisol; standardised beta coefficients (Stβ) were subsequently derived to enable within-group pooling of effect sizes across stressor types. After adjustment for potential confounders, all CHR subgroups reported greater exposure to life events and daily stressors, and more distress in relation to these events, relative to controls. All CHR groups were also more likely to experience childhood trauma; only CHR converters, however, were characterised by elevated basal cortisol. Daily stressor distress was significantly associated with cortisol in controls (β = 0.60, 95% CI: 0.12-1.08) and CHR youth who converted to psychosis (β = 0.91, 95% CI: 0.05-1.78). In controls only, life event exposure was associated with cortisol (β = 0.45, 95% CI: 0.08-0.83). When pooled across stressors, stressor-cortisol concordance was substantially higher among CHR converters (Stβ = 0.26, 95% CI: 0.07 to 0.44) relative to CHR progressed (Stβ = 0.02, 95% CI: -0.11 to 0.15), symptomatic (Stβ = 0.01, 95% CI: -0.11 to 0.12), and remitted groups (Stβ = 0.00, 95% CI: -0.13 to 0.13); however, unexpectedly, healthy controls showed intermediate levels of concordance (Stβ = 0.15, 95% CI: 0.05 to 0.26). In conclusion, whilst all CHR subgroups showed increased psychosocial stress exposure and distress relative to controls, only those who later converted to psychosis were characterised by significantly elevated basal cortisol levels. Moreover, only CHR converters showed a higher magnitude of stressor-cortisol concordance compared to controls, although confidence intervals overlapped considerably between these two groups. These findings do not support the notion that all individuals at CHR for psychosis show HPA hyperresponsiveness to psychosocial stressors. Instead, CHR individuals vary in their response to stressor exposure/distress, perhaps driven by genetic or other vulnerability factors.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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