The differential impact of severe childhood trauma on emotion recognition in males and females with first-episode psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Childhood trauma increases social functioning deficits, which in turn negatively impact social inclusion in those experiencing first-episode psychosis (FEP). Associations between aberrant higher-order social cognitive processes such as emotion recognition (ER) and trauma severity may be one pathway by which trauma negatively impacts social functioning. Objectives Given sex differences identified in the experience of childhood trauma, it is pertinent to evaluate how trauma severity may differentially impact ER in males and females. Methods Eighty-three FEP participants (52 males, 31 females) and 69 nonclinical controls (49 males, 20 females) completed the CogState Research Battery. FEP participants completed the Childhood Trauma Questionnaire. A sex × group (FEP, controls) ANOVA examined ER differences and was followed by two-way ANCOVAs investigating the effects of sex and childhood trauma severity (none, low, moderate, severe) on ER and global cognition in FEP. Results FEP participants had significantly lower ER scores than controls (p = .035). In FEP, a significant interaction emerged between sex and childhood trauma severity (F(3, 72) = 6.382, p = .001), selective to ER, while controlling for age at onset. Simple effects analyses revealed that females in the severe trauma category exhibited superior ER capacity relative to males. Conclusions The differential impact of trauma severity on ER in males and females with FEP may be theoretically interpreted as the distinct way that hypervigilance affects the sexes. Early intervention services should refine social cognitive interventions in male and female trauma survivors to facilitate social functioning improvements. Disclosure Funding: This study was supported by the Canadian Institutes of Health Research (#68961) to M.L. and A.M. Salary awards include: The Fonds de recherche du Québec - Santé to M.L. and R.J., the James McGill Professorship to M.L., and the Canada Research Cha
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».