Potentially traumatic events and substance use do not predict changes in resting state functional connectivity in early adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Potentially traumatic events (PTEs) and substance use (SU) are commonly endorsed in early adolescence, a crucial period for neurodevelopment. PTEs and SU are precipitating events in the etiological development of comorbid posttraumatic stress disorder (PTSD) and substance use disorder (SUD). Separately, they have been shown to alter within- and between-network connectivity in the three brain networks posited by Menon’s Theory of Psychopathology: the default mode network (DMN), fronto-parietal network (FPN), and salience network (SN). While comorbid PTSD+SUD in adulthood shows shared neural underpinnings, this is less clear in adolescence. We analyzed the effects of PTEs and SU on resting state functional connectivity (rsFC) in 9-15 year olds from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study. Fixed effects panel models were fit to assess the effects of PTEs and SU on between-network (FPN-SN rsFC, DMN-SN rsFC, and FPN-DMN rsFC) and within-network (FPN rsFC, SN rsFC, and DMN rsFC) connectivity measured across three timepoints spanning two years. PTEs, SU, and their interaction was not significantly associated with between- and within-network rsFC two years later. No sex specific interactions were observed. Results suggest rsFC changes observed in older adolescents and adults with comorbid PTSD+SUD do not developmentally translate to early adolescents endorsing PTEs+SU. Lack of impact on rsFC may indicate a potential buffer period in which PTEs and SU do not affect rsFC until later in development or after symptom onset following PTEs+SU.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».