Testing a Developmental Model of Positive Parenting, Amygdala–Subgenual Anterior Cingulate Cortex Connectivity, and Depressive Symptoms in Adolescents Before and During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Neurobiological measures may inform our understanding of individual differences in adolescents’ general risk for and resilience to depressive symptoms, including during the COVID-19 pandemic. We tested a developmental model linking variation in amygdala–subgenual anterior cingulate cortex (sgACC) resting-state connectivity to perceived parenting experiences earlier in adolescence, to concurrent depressive symptoms before the pandemic, and to subsequent depressive symptoms during the pandemic. We used data from a longitudinal study that included three waves (N = 214 adolescents; ages 9–15 years at time 1 [T1], 11–17 years at T2, and 12–19 years during the pandemic at T3). We assessed positive parenting (warm and supportive) (T1), depressive symptoms (T1 to T3), and functional connectivity between the sgACC and basolateral (BLA) and centromedial amygdala (T1 and T2). We modeled associations among earlier positive parenting, amygdala–sgACC connectivity, and depressive symptoms before and during the pandemic. Less positive parenting at T1 was associated prospectively with stronger BLA–sgACC connectivity at T2 (β = −0.22) over and above the effect of BLA–sgACC connectivity at T1. Stronger BLA–sgACC connectivity, in turn, was associated with heightened depressive symptoms, both before the pandemic (r = 0.21) and during the pandemic (β = 0.19; independent of the effect of pre-pandemic symptoms). Adolescents who experience less positive parenting may develop a pattern of BLA–sgACC connectivity that increases their risk for mental health problems. BLA–sgACC connectivity may be associated with depressive symptoms in general, including during periods of heightened risk for adolescents, such as the pandemic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».