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Enregistrement W4253931191 · doi:10.31219/osf.io/2tqd3

The Lasting Effects of Early Adversity and Updating Ability on the Tendency to Develop PTSD Symptoms Following Exposure to Trauma in Adulthood

2021· preprint· en· W4253931191 sur OpenAlexfundno aff
Shilat Haim‐Nachum, George A. Bonanno, Einat Levy‐Gigi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésPosttraumatic stressAdverse Childhood ExperiencesPsychologyClinical psychologyMental healthPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adverse childhood experiences (ACEs) serve as a risk factor for developing posttraumatic stress disorder (PTSD) for those who experience additional adult trauma. However, while some individuals with ACEs develop severe PTSD symptoms following exposure to additional adult trauma, others do not. We propose that updating prior knowledge in the face of new inconsistent information may account for these individual differences. This notion is based on prior work showing that for individuals with a reduced ability to update negative-to-positive outcome associations, greater trauma is correlated with elevated PTSD symptoms. On the other hand, individuals with flexible updating do not develop such symptoms. Here, we tested whether these updating difficulties moderate the relationship between ACEs and PTSD symptoms following additional adult trauma. Firefighters (N=123, Mage=28.02, SDage=4.69) were assessed for childhood adversity and PTSD symptoms and completed a performance-based learning paradigm to evaluate updating difficulties. We predicted and found strong associations between ACEs and PTSD symptoms for individuals with reduced updating of negative–but not positive–outcomes. The results may serve as a first step toward improving mental health outcomes in individuals with ACEs and protecting them from the aversive effect of exposure to additional adult trauma.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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