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Enregistrement W4413284795 · doi:10.1093/ijnp/pyaf052.337

546. REIMAGINING THE DIATHESIS-STRESS MODEL: TRANSDIAGNOSTIC FACTORS TO PRECISION PSYCHIATRY

2025· article· en· W4413284795 sur OpenAlexaff
Marco Leyton

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiathesisPsychologyPsychiatryClinical psychologyPsychotherapistMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We recently reported evidence that commonly comorbid early onset psychiatric disorders are predicted by a biopsychosocial model composed of adolescent externalizing (EXT) behaviors, early life adversity, and midbrain dopamine autoreceptor availability, as measured with positron emission tomography (PET). Aims & Objectives Here, we tested whether two variants of this model could (i) reproduce the transdiagnostic predictions, and (ii) make disorder-specific predictions. Method In Study 1, participants were 1338 IMAGEN database members who had Childhood Trauma Questionnaire (CTQ) data, adolescent EXT scores, and functional magnetic resonance imaging (fMRI) measured responses during the monetary incentive delay (MID) task. Regions of interest were the midbrain dopamine cell bodies, ventral striatum, caudate, putamen, and anterior cingulate cortex. DSM-IV diagnoses were made using the Development and Wellbeing Assessment at ages 14, 16, and 19. Binary logistic regression models tested whether a combination of EXT traits, childhood trauma, and MID fMRI contrasts at either 14 or 19 years of age identified participants with a DSM-IV disorder by age 19. In Study 2 (n = 44), EXT behaviors were measured between ages 10 and 16, and both CTQ data and mesocorticolimbic activations to alcohol and juice cues were collected at age 18. Seven years later, participants completed the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). Binomial logistic regression analyses tested whether these three factors predicted high vs low AUDIT scores at the age 25 follow-up. Results In Study 1, all tested three-factor models predicted who had a DSM-IV disorder by age 19 at a high level of statistical significance (p < 1.0 x 10-21). In every model, EXT and CTQ scores were individual predictors (p < 0.001). At age 14, reward anticipation responses were significant predictors in the ventral striatum, caudate, putamen, and anterior cingulate. At age 19, significant predictors were in the ventral striatum. The relation between trauma and diagnoses was partially mediated by higher EXT (indirect path B = 0.0535, 95% CI = 0.0301-0.0835), and moderated by fMRI responses in the cingulate (p = 0.0038) and putamen (p = 0.014) at age 14. Low striatal reward anticipation responses were associated with higher anhedonia. In Study 2, the combination of high mesocorticolimbic responses to Alcohol vs. Juice cues, high EXT scores, and high CTQ scores predicted future alcohol use problems (p < 0.05). fMRI responses were significant contributors to the model in the ventral striatum, associative striatum, anterior and posterior cingulate cortices, and ventromedial prefrontal cortex (p ≤ 0.05). Discussion & Conclusions These findings tentatively identify constituents of a hierarchical diathesis-stress model that has (i) transdiagnostic predictive value for commonly comorbid early onset disorders, and (ii) narrower predictive value for future alcohol problems. For the latter, high mesocorticolimbic responses to disease-specific cues might imbue the stimuli with aberrant salience leading to distinct symptoms and disorders – these perturbations might be best identified after controlling for early life adversity and behavioral trajectories.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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