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Enregistrement W3016744642 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.02492

Effects of maltreatment on cortisol and inflammatory analytes

2020· article· en· W3016744642 sur OpenAlexaffabout
Kingston E. Wong, Danielle S. Molnar, Aindriu R. R. Maguire, Jessy Moore, Deborah D. O’Leary, Adam J. MacNeil, Terrance J. Wade

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual abusePhysical abuseMedicineInternal medicineTumor necrosis factor alphaChild abuseEndocrinologyInterleukinInflammationPhysiologyPoison controlCytokineInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adverse childhood experiences (ACEs) such as maltreatment have been associated with a disease risk phenotype that is characterized by altered regulation of the hypothalamic‐pituitary‐axis (HPA) and elevated pro‐inflammatory cytokines. However, there is evidence that different subtypes of ACEs elicit different physiological profiles. More specifically children with a history of physical abuse have lower cortisol levels whereas children with a history of sexual abuse have elevated cortisol levels compared to those in other maltreatment and non‐abused subgroups. The objective of the present study was to investigate if different maltreatment exposures, specifically physical and sexual abuse, are associated with HPA axis and inflammation by measuring levels of cortisol and inflammatory analytes. This study examines 156 young adults using the pilot data from the Niagara Longitudinal Heart Study (NLHS). Inflammatory analytes were assessed with blood serum. Retrospective chronic cortisol was measured through hair taken from the back of the scalp. Maltreatment was self‐reported using the Childhood Trust Event survey questionnaire. The NLHS study was approved by the Brock University’s Research Ethic Board. All analysis of variance models were not statistically significant. Those who reported sexual abuse had the highest cortisol levels. Those who reported physical abuse had the lowest cortisol levels compared to other subtypes. Interleukin 6 (IL6), C‐reactive protein (CRP), tumor necrosis factor α (TNFα), soluble tumor necrosis factor receptor 1 and 2 (sTNFR1 and sTNFR2) levels were higher among those with physical and sexual exposure compared to other subtypes. Levels of interleukin 6 receptor α (IL6Rα), glycoprotein (gp130), and interferon γ (IFNγ) were similar across all subtypes. The direction of cortisol levels pertaining to the subtypes of ACEs in the present study was consistent with the literature where physical abuse was linked to lower cortisol levels and sexual abuse was related to higher cortisol levels. Both physical and sexual abuse were trending towards statistical significance to some inflammatory analytes but not others. As the current pilot sample is underpowered for the effect sizes of cortisol and inflammatory analytes, the models used in analysis are likely to achieve statistical significance in a larger sample. Support or Funding Information The NLHS is funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR #s 363774, 399332). ARRM is supported by the Ontario Graduate Scholarship (OGS) program.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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