It’s all in the hair: Changes in hair cortisol concentrations in reaction to the COVID-19 pandemic predicts post-traumatic stress symptoms in children
Notice bibliographique
Résumé
About 25 to 35% of victims of a traumatic event will develop post-traumatic stress disorder (PTSD). Low cortisol levels appear to be a risk factor for the development of PTSD. In adults, decreased diurnal and cumulative cortisol levels before or shortly after a traumatic event are associated with increased post-traumatic symptoms in the months thereafter. In contrast, results from the only two studies conducted in children showed that elevated diurnal cortisol levels shortly after exposure to a traumatic event are associated with more severe post-traumatic symptomatology. Given that a pandemic can induce post-traumatic stress symptoms, we investigated whether cumulative cortisol levels prior to and in the beginning stages of the COVID-19 pandemic in Quebec (Canada) predicted post-traumatic stress symptoms in children. We collected hair samples from 69 children (8-12 y/o) without history of psychopathology and exposure to a traumatic event. Cortisol levels were measured before (December 2019 - February 2020) and at the beginning of the pandemic (March 2020 - May 2020). Post-traumatic stress symptoms were assessed every 3 months between June 2020 (T1) and March 2021 (T4). The results showed that the percentage change in cumulative cortisol levels between the beginning of and prior to the pandemic predicted post-traumatic stress symptoms at T1. Specifically, a decrease in cortisol levels early in the pandemic was associated with increased post-traumatic stress symptoms. This study suggests that a decrease in cortisol in response to a stressful event may be a predisposing factor for PTSD in children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».