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Enregistrement W4392246842 · doi:10.1016/j.nsa.2024.104052

Biomarkers of stress resilience: A review

2024· review· en· W4392246842 sur OpenAlex
Pasquale Paribello, Igor Branchi, Aurelia Viglione, Giulia Federica Mancini, Maria Morena, Patrizia Campolongo, Mirko Manchia

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNeuroscience Applied · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEuropean College of NeuropsychopharmacologyEuropean Commission
Mots-clésPsychological resilienceTranslational medicineTranslational researchMental healthPsychologyData scienceMedicineComputer sciencePsychiatryPsychotherapistPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex dyadic interaction of stress and resilience has received growing attention as a promising avenue for informing new diagnostic and prognostic models for human health. In this review, we present a selection of some of the most relevant data on translational models and biomarkers of stress and resilience in the field of mental health. Several critical aspects concerning the preclinical and clinical model development are addressed. The distance between preclinical and clinical disease models has widened with time across all fields of medicine, with psychiatry presenting additional hurdles represented by the inherent heterogeneity of the studied phenotypes. Capitalizing on technological advances in developing and consolidating sound theories for stress-resilience interaction models represents a promising avenue, possibly endowed with greater ecological validity compared to the sole socio-psychological assessment. Instrumental in advancing the field will be an increased level of integration between preclinical and clinical researchers' efforts in developing translational biomarkers, aiming to elucidate better the interindividual heterogeneity in the impact of stress exposure on individuals' health and behavior.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,397 · 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