Perspectives on Integrating Biological Assessments to Address the Health Effects of Childhood Adversities
Notice bibliographique
Résumé
A majority of adults in the United States report a range of stressful and potentially traumatic childhood experiences (e.g., physical or sexual abuse, witnessing violence, neglect). Such adversities are associated with a range of mental (e.g., anxiety, mood, and behavioral difficulties) and physical (e.g., cardiovascular illnesses, diabetes, asthma) health problems. Increasingly, precision medicine approaches seek to prevent and treat such multifinal downstream health problems by identifying common etiological pathways (e.g., inflammation and immune pathways) and candidate biomarkers to target interventions. In this context, we review the rationale for continued research to identify biomarkers of childhood adversity. Building on the bioecological theory, we emphasize that individual neurobiological profiles develop within multiple ecological levels (individual, family, neighborhood, macrosocial) that confer both risk and protective factors that can attenuate or amplify biological effects of childhood adversity. Given the limited data on adversity-associated biomarkers for children and adolescents, we discuss future recommendations for research, implications for clinical care, and ethical considerations. Preventing childhood adversity and supporting adversity- and trauma-informed systemic intervention approaches remains our primary recommendation. We highlight the continued need to consider both biomarkers of risk and protective factors across ecological levels in future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».