Exploring the dissociative subtype of PTSD: The role of early-life trauma, cortisol, and inflammatory profiles
Notice bibliographique
Résumé
Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a heterogeneous mental health condition, characterized by diverse symptom profiles and biological underpinnings. A dissociative subtype of PTSD has been identified, though the potential risk factors and underlying neurobiology are yet to be understood. The current study comprised Canadian Armed Forces (CAF) members and Veterans with a history of deployment, and with diagnoses of non-dissociative (n = 31) and dissociative subtypes of PTSD (n = 19), in addition to non-deployed healthy controls (n = 14). Participants completed questionnaires assessing clinical symptoms and experiences of trauma, and provided saliva and blood samples for cortisol and inflammatory marker assessments. Individuals with dissociative PTSD displayed elevated PTSD and depression symptom severity, and greater reports of specific forms of childhood trauma compared to individuals with non-dissociative PTSD and controls. Morning cortisol was elevated in both PTSD groups compared to controls, however the PTSD groups did not differ from one another. Evening cortisol concentrations were elevated in both PTSD groups compared to controls, and in the dissociative PTSD subtype compared to the non-dissociative PTSD subtype when controlling for depression symptoms. PTSD diagnostic group moderated the relationship between awakening cortisol levels and PTSD symptom severity, such that the non-dissociative PTSD group displayed a negative correlation between awakening cortisol levels and PTSD symptom severity, while no significant relation was identified in the dissociative PTSD group. C-reactive protein (CRP) levels did not differ across diagnostic groups when accounting for body mass index (BMI). However, CRP positively correlated with depressive symptoms only among individuals with dissociative PTSD. Together, examining PTSD subtypes may help inform more effective and personalized treatment strategies in the future.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».