Decomposing complex links between the childhood environment and brain structure in school-aged youth
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Childhood experiences play a profound role in conferring risk and resilience for brain and behavioral development. However, how different facets of the environment shape neurodevelopment remains largely unknown. Here we sought to decompose heterogeneous relationships between environmental factors and brain structure in 989 school-aged children from the Adolescent Brain Cognitive Development Study. We applied a cross-modal integration and clustering approach called ‘Similarity Network Fusion’, which combined two brain morphometrics ( i . e ., cortical thickness and myelin-surrogate markers), and key environmental factors ( i . e ., trauma exposure, neighborhood safety, school environment, and family environment) to identify homogeneous subtypes. Depending on the subtyping resolution, results identified two or five subgroups, each characterized by distinct brain structure-environment profiles. Notably, more supportive caregiving and school environments were associated with increased myelination, whereas less supportive caregiving, higher family conflict and psychopathology, and higher perceived neighborhood safety were observed with increased cortical thickness. These subtypes were highly reproducible and predicted externalizing symptoms and overall mental health problems. Our findings support the theory that distinct environmental exposures differentially influence neurodevelopment. Delineating more precise associations between risk factors, protective factors, and brain development may inform approaches to enhance risk identification and optimize interventions targeting specific experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».