Translating the Biology of Adversity and Resilience Into New Measures for Pediatric Practice
Notice bibliographique
Résumé
As the science of adversity and resilience advances, and public awareness of the health consequences of stress grows, primary care providers are being increasingly asked to address the effects of adverse experiences on child wellbeing. Given limited tools for assessing these effects early in life, the authors explore how enhanced capacity to measure stress activation directly in young children could transform the role and scope of pediatric practice. When employed within a trusted relationship between caregivers and clinicians, selective use of biological measures of stress responses would help address the documented limitations of rating scales of adverse childhood experiences as a primary indicator of individual risk and strengthen the ability to focus on variation in intervention needs, assess their effectiveness, and guide ongoing management. The authors provide an overview of the potential benefits and risks of such expanded measurement capacity, as well as an introduction to candidate indicators that might be employed in an office setting. The ultimate value of such measures for both pediatricians and parents will require vigilant attention to the ethical responsibilities of assuring their correct interpretation and minimizing the harm of inappropriate labeling, especially for children and families experiencing the hardships and threats of racism, poverty, and other structural inequities. Whereas much work remains to be done to advance measurement development and ensure its equitable use, the potential of validated markers of stress activation and resilience to strengthen the impact of primary health care on the lives of young children facing significant adversity demands increased attention.
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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 | 0,035 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».