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Enregistrement W4283654397 · doi:10.3389/fpsyt.2022.856436

Where Sex Meets Gender: How Sex and Gender Come Together to Cause Sex Differences in Mental Illness

2022· article· en· W4283654397 sur OpenAlexaff
Dorte M. Christiansen, Margaret M. McCarthy, Mary V. Seeman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSyddansk Universitet
Mots-clésPsychologyBiological sexPsychosocialMental healthClinical psychologyMental illnessDevelopmental psychologyIntrapersonal communicationAffect (linguistics)Gender psychologyInterpersonal communicationPsychiatryGender identitySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences are prevalent in multiple mental disorders. Internalizing disorders are more commonly diagnosed in women, whereas externalizing and neurodevelopmental disorders are more often diagnosed in men. Significant sex/gender differences are reported in prevalence, symptom profile, age of onset, comorbidities, functional impairment, prognosis, as well as in responses to various treatments. In this conceptual article, we discuss theories and empirical studies of sex- and gender-related influences in mental health, by focusing on three examples: autism spectrum disorder (ASD), acknowledged as a disorder whose roots are mainly biological; eating disorders, whose origins are considered to be mainly psychosocial, and posttraumatic stress disorder (PTSD), an environmentally caused disorder with both psychosocial and biological underpinnings. We examine the ways in which sex differences emerge, from conception through adulthood. We also examine how gender dichotomies in exposures, expectations, role assumptions, and cultural traditions impact the expression of our three selected mental illnesses. We are especially interested in how sex-based influences and gender-based influences interact with one another to affect mental illness. We suggest that sex and gender are multi-faceted and complex phenomena that result in variations, not only between men and women, but also within each sex and gender through alterations in genes, hormone levels, self-perceptions, trauma experiences, and interpersonal relationships. Finally, we propose a conceptual diatheses-stress model, depicting how sex and gender come together to result in multiple sex/gender differences across mental disorders. In our model, we categorize diatheses into several categories: biological, intrapersonal, interpersonal, and environmental. These diatheses interact with exposure to stressors, ranging from relatively minor to traumatic, which allows for the sometimes bidirectional influences of acute and long-term stress responses. Sex and gender are discussed at every level of the model, thereby providing a framework for understanding and predicting sex/gender differences in expression, prevalence and treatment response of mental disorders. We encourage more research into this important field of study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations57
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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