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Enregistrement W4300981901 · doi:10.1097/yco.0000000000000831

Advances in stress and depression research

2022· review· en· W4300981901 sur OpenAlexaff
Joelle LeMoult, Ashley M. Battaglini, Bronwen Grocott, Ellen Jopling, Katerina Rnic, Lisa Yang

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelPsychologyContext (archaeology)Depression (economics)Flexibility (engineering)Interpersonal communicationClinical psychologyPsychotherapistSocial psychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Stress plays a central role in the onset and course of depression. However, only a subset of people who encounter stressful life events go on to experience a depressive episode. The current review highlights recent advances in understanding when, why, and for whom the stress-depression link occurs, and we identify avenues for future research. RECENT FINDINGS: In the last 18 months, researchers have taken a more nuanced perspective on the biopsychosocial mechanisms critical to the stress-depression link. For example, examination of specific facets of emotion regulation, including emotion regulation flexibility and interpersonal emotion regulation, has been critical to understanding its role in depression. Similarly, refined investigations of social support allowed researchers to identify distinct - and occasionally opposite - outcomes depending on the context or manner in which the support was provided. Researchers also documented that the stress-depression link was enhanced by dysregulation of several stress-sensitive biological systems, such as the immune system, microbiome, endocrine system, and neuroanatomical substrates. SUMMARY: Recent studies highlight the importance of adopting a nuanced understanding of mechanisms and moderators that explain the stress-depression link. We also encourage continued engagement in collaborative, open science that uses multiple methods to study the full breadth of human diversity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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