Genetics of environmental sensitivity and its association with variations in emotional problems, autistic traits, and wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Greater environmental sensitivity has been associated with increased risk of mental health problems, especially in response to stressors, and lower levels of subjective wellbeing. Conversely, sensitivity also correlates with lower risk of emotional problems in the absence of adversity, and in response to positive environmental influences. Additionally, sensitivity has been found to correlate positively with autistic traits. Individual differences in environmental sensitivity are partly heritable, but it is unknown to what extent the aetiological factors underlying sensitivity overlap with those on emotional problems (anxiety and depressive symptoms), autistic traits and wellbeing. The current study used multivariate twin models and data on sensitivity, emotional problems, autistic traits, and several indices of psychological and subjective wellbeing, from over 2800 adolescent twins in England and Wales. We found that greater overall sensitivity correlated with greater emotional problems, autistic traits, and lower subjective wellbeing. A similar pattern of correlations was found for the Excitation and Sensory factors of sensitivity, but, in contrast, the Aesthetic factor was positively correlated with psychological wellbeing, though not with emotional problems nor autistic traits. The observed correlations were largely due to overlapping genetic influences. Importantly, genetic influences underlying sensitivity explained between 2 and 12% of the variations in emotional problems, autistic traits, and subjective wellbeing, independent of trait-specific or overlapping genetic influences. These findings encourage incorporating the genetics of environmental sensitivity in future genomic studies aiming to delineate the heterogeneity in emotional problems, autistic traits, and wellbeing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».