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Enregistrement W3027185126 · doi:10.1093/schbul/sbaa031.291

S225. STRESS SENSITIZATION IN INDIVIDUALS WITH SUBCLINICAL SYMPTOMS INDICATIVE OF PSYCHOPATHOLOGY

2020· article· en· W3027185126 sur OpenAlexaffabout
Joana De Calheiros Velozo, Thomas Vaessen, Jens C. Pruessner, Stephan Claes, Inez Myin‐Germeys

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyStressorSubclinical infectionSensitizationPsychologyPsychosisClinical psychologyHeart rateMedicineInternal medicinePsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Repeated exposure to stressors can sensitize the stress system and in turn propel the development of various psychiatric disorders. Stress sensitization can be identified through stress reactivity patterns. Individuals at risk of developing psychosis for example, already show aberrant patterns of daily stress reactivity prior to clinical diagnosis, with blunted physiological responses to mild stressors that could be indicative of a dysregulation of the hypothalamic pituitary adrenocortical axis. In parallel, while they do not show significant physiological responses to the stressor, they report significant increases in negative affect (NA) ensuing from it. This study aims to test whether sensitization can already be observed in healthy volunteers exhibiting only subclinical symptoms. Methods Thirty, first year students took part in two laboratory sessions where stress was induced using a modified version of the Montreal Imaging Stress Task (MIST), one week apart. Baseline measures of psychopathology were collected using the Symptom Checklist 90 (SCL-90). During the laboratory sessions, continuous ECG signals were collected, as well as five subjective stress measures per session. We calculated average heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) per condition. Multilevel models testing the three-way interaction between psychopathology, session, and condition with individual data points nested within days were used to assess overall psychopathology and more specifically subclinical symptoms of psychosis in repeated stress reactivity. Results Mixed models investigating repeated stress in overall psychopathology indicates a significant three way interaction for HR (β = -.15, SE=.01, p< .01), and HRV (β = -.01, SE=.04, p= .02), with individuals scoring lower on the scl-90 exhibiting comparable increases in HR and decreases in HRV on both sessions. In contrast, individuals scoring higher on the scale show a blunted response on the second session compared to the first. Analyses with stress (β = .03, SE= .01, p= .01), and NA (β = .06, SE=.29, p= .03) show that generally the stressor elicited a mild negative subjective response with a decrease in stress and NA that was comparable on both sessions for individuals scoring lower on the scl-90. No subjective reactivity was reported on the second session for participants scoring high on the scale. Likewise, models that focused on subclinical psychotic symptoms found similar significant interactions. In the same way as in the analyses with psychopathology we find significant interactions for stress (β = .36, SE= .11, p< .01), NA (β = .06, SE=.03, p= .03) HR (β = -1.08, SE=.13 p< .01), and HRV (β = 3.72, SE=.39, p< .01). Analyses show the same comparable patterns of reactivity in both sessions for participants low in psychosis, and a blunted response on the second session for participants high in psychosis. Discussion Symptoms of psychopathology and more specifically psychosis are related to blunted stress reactivity during a second exposure to the same stressor. Psychopathological vulnerability may be reflected in a blunting response to repeated stress in healthy individuals with subclinical symptoms. Findings suggest that dysregulation in the stress system may be present long before individual complaints, further highlighting the need for early intervention.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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
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