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Enregistrement W4393442298 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1345844

On the complex relationship between resilience and hair cortisol levels in adolescence despite parental physical abuse: a fourth wave of resilience research

2024· article· en· W4393442298 sur OpenAlexaff
Wassilis Kassis, Dilan Aksoy, Céline A. Favre, Julia Arnold, Stefan Gaugler, Katharina Elisabeth Grafinger, Sibylle Artz, Doug Magnuson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNorthwestern UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyResilience (materials science)Developmental psychologyPsychological resiliencePhysical abusePsychological abuseClinical psychologyChild abuseMedicineHuman factors and ergonomicsPoison controlSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction To understand the family’s role in adolescents’ mental health development and the connection to neurodevelopmental disorders related to experienced parental physical abuse, we first explored resilience pathways longitudinally and secondly, connected the identified patterns to adolescents’ hair cortisol levels that are rooted in the hypothalamic–pituitary–adrenal axis as the main stress response system and connected brain structure alterations. Methods We analyzed longitudinal online questionnaire data for three consecutive high school years (from seventh to ninth grade) and four survey waves from a representative sample of n = 1609 high school students in Switzerland on violence–resilience pathways. Furthermore, we collected students’ hair samples from a subsample of n = 229 at survey wave 4. About 30% of the participating adolescents had been physically abused by their parents. Out of the overall sample, we drew a subsample of adolescents with parental abuse experiences (survey wave 1 n = 509; survey wave 2 n = 506; survey wave 3 n = 561; survey wave 4 n = 560). Results Despite the odds, about 20–30% of adolescents who have experienced parental physical abuse escaped the family violence cycle and can be called resilient. By applying a person-oriented analytical approach via latent class and transition analysis, we longitudinally identified and compared four distinct violence–resilience patterns. We identified violence resilience as a multidimensional latent construct, which includes hedonic and eudaimonic protective and risk indicators. Because resilience should not solely be operationalized based on the lack of psychopathology, our latent construct included both feeling good (hedonic indicators such as high levels of self-esteem and low levels of depression/anxiety and dissociation) and doing well (eudaimonic indicators such as high levels of self-determination and self-efficacy as well as low levels of aggression toward peers). Discussion The present study confirmed that higher cortisol levels significantly relate to the comorbid pattern (internalizing and externalizing symptoms), and further confirmed the presence of lasting alterations in brain structures. In this way, we corroborated the insight that when studying the resilience pathways and trajectories of abused adolescents, biological markers such as hair cortisol significantly enhance and deepen the understanding of the longitudinal mechanisms of psychological markers (e.g., self-determination, self-esteem, self-efficacy) that are commonly applied in questionnaires.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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