Where Sex Meets Gender: How Sex and Gender Come Together to Cause Sex Differences in Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».