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Enregistrement W4399515682 · doi:10.1038/s41398-024-02870-7

Genetics of child aggression, a systematic review

2024· review· en· W4399515682 sur OpenAlexafffund
Emiko Koyama, Tuana Kant, Atsushi Takata, James L. Kennedy, Clement C. Zai

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCentre for Addiction and Mental Health FoundationJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésAggressionPsycINFOBehavioural geneticsCandidate genePsychologyClinical psychologyPoison controlMEDLINEPsychiatryDevelopmental psychologyMedicineGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive and persistent aggressiveness is the most common behavioral problem that leads to psychiatric referrals among children. While half of the variance in childhood aggression is attributed to genetic factors, the biological mechanism and the interplay between genes and environment that results in aggression remains elusive. The purpose of this systematic review is to provide an overview of studies examining the genetics of childhood aggression irrespective of psychiatric diagnosis. PubMed, PsycINFO, and MEDLINE databases were searched using predefined search terms for aggression, genes and the specific age group. From the 652 initially yielded studies, eighty-seven studies were systematically extracted for full-text review and for further quality assessment analyses. Findings show that (i) investigation of candidate genes, especially of MAOA (17 studies), DRD4 (13 studies), and COMT (12 studies) continue to dominate the field, although studies using other research designs and methods including genome-wide association and epigenetic studies are increasing, (ii) the published articles tend to be moderate in sizes, with variable methods of assessing aggressive behavior and inconsistent categorizations of tandem repeat variants, resulting in inconclusive findings of genetic main effects, gene-gene, and gene-environment interactions, (iii) the majority of studies are conducted on European, male-only or male-female mixed, participants. To our knowledge, this is the first study to systematically review the effects of genes on youth aggression. To understand the genetic underpinnings of childhood aggression, more research is required with larger, more diverse sample sets, consistent and reliable assessments and standardized definition of the aggression phenotypes. The search for the biological mechanisms underlying child aggression will also benefit from more varied research methods, including epigenetic studies, transcriptomic studies, gene system and genome-wide studies, longitudinal studies that track changes in risk/ameliorating factors and aggression-related outcomes, and studies examining causal mechanisms.

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)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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