Childhood Trauma May Increase Risk of Psychosis and Mood Disorder in Genetically High-risk Children and Adolescents by Enhancing the Accumulation of Risk Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Background: Genetically high-risk children carry indicators of brain dysfunctions that adult patients with schizophrenia or bipolar disorder display. The accumulation of risk indicators would have a higher predictive value of a later transition to psychosis or mood disorder than each individual risk indicator. Since more than 50% of adult patients report having been exposed to childhood trauma, we investigated whether exposure to trauma during childhood was associated with the early accumulation of risk indicators in youths at genetic risk. Methods: We first inspected the characteristics of childhood trauma in 200 young offspring (51% male) born to a parent affected by DSM-IV schizophrenia, bipolar disorder, or major depressive disorder. A subsample of 109 offspring (51% male) had measurements on four risk indicators: cognitive impairments, psychotic-like experiences, nonpsychotic nonmood childhood DSM diagnoses, poor global functioning. Trauma was assessed from direct interviews and reviews of lifetime medical and school records of offspring. Results: Trauma was present in 86 of the 200 offspring (43%). The relative risk of accumulating risk indicators in offspring exposed to trauma was 3.33 (95% CI 1.50, 7.36), but more pronounced in males (RR = 4.64, 95% CI 1.71, 12.6) than females (RR = 2.01, 95% CI 0.54, 7.58). Conclusion: Childhood trauma would be related to the accumulation of developmental precursors of major psychiatric disorders and more so in young boys at high genetic risk. Our findings may provide leads for interventions targeting the early mechanisms underlying the established relation between childhood trauma and adult psychiatric disorders.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».