The effects of early life adversity on children’s mental health and cognitive functioning
Notice bibliographique
Résumé
Emerging evidence suggests that partially distinct mechanisms may underlie the association between different dimensions of early life adversity (ELA) and psychopathology in children and adolescents. While there is minimal evidence that different types of ELA are associated with specific psychopathology outcomes, there are partially unique cognitive and socioemotional consequences of specific dimensions of ELA that increase transdiagnostic risk of mental health problems across the internalizing and externalizing spectra. The current review provides an overview of recent findings examining the cognitive (e.g., language, executive function), socioemotional (e.g., attention bias, emotion regulation), and mental health correlates of ELA along the dimensions of threat/harshness, deprivation, and unpredictability. We underscore similarities and differences in the mechanisms connecting different dimensions of ELA to particular mental health outcomes, and identify gaps and future directions that may help to clarify inconsistencies in the literature. This review focuses on childhood and adolescence, periods of exquisite neurobiological change and sensitivity to the environment. The utility of dimensional models of ELA in better understanding the mechanistic pathways towards the expression of psychopathology is discussed, with the review supporting the value of such models in better understanding the developmental sequelae associated with ELA. Integration of dimensional models of ELA with existing models focused on psychiatric classification and biobehavioral mechanisms may advance our understanding of the etiology, phenomenology, and treatment of mental health difficulties in children and youth.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».