Sensitive periods for the link between childhood maltreatment and brain aging during adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood maltreatment (CM) is associated with the early onset of psychopathology and accelerated biological aging. However, outcomes vary widely among individuals with CM history. This variability may, in part, be explained by differences in age of exposure to CM. In this study, we examined whether CM was associated with accelerated brain aging, depending on the timing of exposure (i.e., 'sensitive periods'). Method: A machine learning algorithm of brain age trained prior to the current study in 3377 healthy individuals was employed in a CM dataset of 150 adult postnatal women, 92 of whom provided MRI data. CM history was retrospectively assessed from birth to age 18 years. Brain-predicted age was calculated from T1-weighted MRI scans. Brain age gap (BAG) was quantified as the disparity between brain-predicted age, relative to chronological age. Sensitive periods were identified using random forest regression with conditional inference trees. Results: CM severity was associated with greater BAG (β = 0.34, p < 0.001). The most robust type/time risk factors for greater BAG were parental verbal abuse between ages 7 and 15 years, parental physical abuse between ages 4 and 6 years, witnessing sibling violence between ages 4 and 15 years, and sexual abuse between ages 4-6. Parental verbal abuse (7-15 years) and parental physical abuse (4-6) were the variables that were the most important predictors above and beyond duration, multiplicity (number of exposures), and cumulative maltreatment severity. Conclusion: These findings suggest a link between CM and accelerated brain aging, with certain developmental periods appearing more sensitive to these effects. To the best of our knowledge, this study is the first to identify sensitive periods for the link between CM and brain aging in adults, and the first to examine the link between CM and brain aging in postnatal women. Together, these results suggest that CM's association with brain development is complex and warrants nuanced approaches to investigating the possible mechanisms underlying its effects.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».