Linking specific biological signatures to different childhood adversities: findings from the HERO project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although investigations have begun to differentiate biological and neurobiological responses to a variety of adversities, studies considering both endocrine and immune function in the same datasets are limited. METHODS: Associations between proximal (family functioning, caregiver depression, and anxiety) and distal (SES-D; socioeconomic disadvantage) early-life adversities with salivary inflammatory biomarkers (IL-1β, IL-6, IL-8, and TNF-α) and hair HPA markers (cortisol, cortisone, and dehydroepiandrosterone) were examined in two samples of young U.S. children (N = 142; N = 145). RESULTS: Children exposed to higher SES-D had higher levels of TNF-α (B = 0.13, p = 0.011), IL-1β (B = 0.10, p = 0.033), and DHEA (B = 0.16, p = 0.011). Higher family dysfunction was associated with higher cortisol (B = 0.08, p = 0.033) and cortisone (B = 0.05, p = 0.003). An interaction between SES-D and family dysfunction was observed for cortisol levels (p = 0.020) whereby children exposed to lower/average levels of SES-D exhibited a positive association between family dysfunction and cortisol levels, whereas children exposed to high levels of SES-D did not. These findings were partially replicated in the second sample. CONCLUSIONS: Our results indicate that these biological response systems may react differently to different forms of early-life adversity. IMPACT: Different forms of early-life adversity have varied stress signatures, and investigations of early-life adversities with inflammation and HPA markers are lacking. Children with higher socioeconomic disadvantage had higher TNF-α, IL-1β, and DHEA. Higher family dysfunction was associated with higher hair cortisol and cortisone levels, and the association between family dysfunction and cortisol was moderated by socioeconomic disadvantage. Biological response systems (immune and endocrine) were differentially associated with distinct forms of early-life adversities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».