A herdabilidade do autocontrole_ uma meta-análise - ScienceDirect

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25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
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Volume 100 , maio de 2019 , páginas 324-334
A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise
YE Willems , N. Boesen , J. Li , C. Finkenauer , M. Bartels 
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https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.02.012
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luzes
A presente meta-análise sintetizou 31 estudos com gêmeos.
Os genes contribuem significativamente para as diferenças no autocontrole: a
herdabilidade geral é de 60%.
A herdabilidade é a mesma para meninos e meninas e em todas as idades.
A herdabilidade é diferente entre os informantes.
Considerar as influências genéticas é fundamental ao investigar o autocontrole.
Resumo
Autocontrole é a capacidade de controlar os impulsos de alguém quando confrontado com
desafios ou tentações, e está fortemente associado ao bem-estar fisiológico e psicológico.
Estudos com gêmeos mostram que o autocontrole é hereditário, mas as estimativas variam
entre 0% e 90%, tornando difícil tirar conclusões firmes. O objetivo deste estudo foi realizar
a , b , c a d , e a , c a , b , f
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https://s100.copyright.com/AppDispatchServlet?publisherName=ELS&contentID=S0149763418307905&orderBeanReset=true
https://www.sciencedirect.com/science/journal/01497634
https://www.sciencedirect.com/science/journal/01497634/100/supp/C
https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.02.012
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/meta-analysis
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/heritability
https://www.sciencedirect.com/
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uma meta-análise para fornecer uma visão quantitativa da herdabilidade do autocontrole.
Uma busca sistemática resultou em 31 estudos incluídos, 17 relatando amostras individuais,
com base em um tamanho de amostra de> 30.000 gêmeos, publicado entre 1997 e 2018. Nossos
resultados revelaram uma correlação geral de gêmeos monozigóticos de 0,58 e uma correlação
de gêmeos dizigóticos geral de 0,28 , resultando em uma estimativa de herdabilidade de 60%.
A herdabilidade do autocontrole não variou de acordo com o gênero ou a idade. A
herdabilidade diferiu entre os informantes, com estimativas de herdabilidade mais fortes com
base no relato dos pais em relação ao auto-relato ou observações. Esse achado fornece
evidências de que, ao se tentar entender as diferenças individuais no autocontrole, devem-se
levar em consideração os fatores genéticos. Recomendações para pesquisas futuras são
discutidas.
Palavras-chave
Autocontrole; Gêmeo; Herdabilidade; Meta-análise; Genética
Um fator que contribui para um bom ajuste ao longo da vida é o autocontrole. No entanto,
nem todos os indivíduos desenvolvem os mesmos níveis de autocontrole, o que levanta a
questão: 'de onde vêm essas diferenças individuais?'. Embora os efeitos do ambiente em tais
diferenças individuais sejam bem documentados ( Bridgett et al., 2015 ; Pallini et al., 2018 ;
Willems et al., 2018b ), a pesquisa sobre as influências genéticas no autocontrole é mais
incipiente. O objetivo deste estudo é, portanto, realizar uma meta-análise para fornecer uma
visão quantitativa da herdabilidade do autocontrole.
O autocontrole é definido como a capacidade de alterar impulsos e comportamentos
indesejados a fim de colocá-los de acordo com os padrões internos e externos ( Duckworth e
Steinberg, 2015 ; Tangney et al., 2004 ). Vários estudos em disciplinas enfatizam a importância
do autocontrole. Por um lado, indivíduos com alto autocontrole são mais felizes, saudáveis e
ricos ao longo da adolescência e idade adulta, em comparação com aqueles com baixo
autocontrole ( de Ridder et al., 2012 ; Duckworth e Seligman, 2005 ; Finkenauer et al. , 2005 ;
Hofmann et al., 2014 ). Por outro lado, o baixo autocontrole tem sido associado à falta de
sucesso na escola, nos relacionamentos e no mercado de trabalho (Caspi et al., 2016 ; Moffitt et
al., 2011 ; Vazsonyi et al., 2017 ). Como o autocontrole é um poderoso indicador de saúde,
riqueza e segurança pública, vários estudos examinaram por que alguns indivíduos têm maior
autocontrole do que outros. A maioria desses estudos se concentrou nos efeitos ambientais,
examinando como a paternidade ou o envolvimento dos pares explica a variação no
autocontrole ( Finkenauer et al., 2005 ; Gottfredson e Hirschi, 1990 ; Karreman et al., 2006 ;
King et al., 2018 ; Pallini et al., 2018 ).
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418303361
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418309679
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/meta-analysis
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Na última década, entretanto, vários estudos mostraram que quase todas as características e
comportamentos são, pelo menos parcialmente, influenciados por fatores genéticos (
Polderman et al., 2015 ). Para o autocontrole, os resultados são mistos. Por exemplo, alguns
estudos afirmam que as diferenças no autocontrole não são ou são fracamente explicadas por
fatores genéticos (por exemplo, Friedman et al., 2011 ), enquanto outros afirmam que quase
todas as variações no autocontrole são explicadas por fatores genéticos (por exemplo, Beaver et
al., 2009 ; Wright et al., 2008 ), e novamente outros afirmam que cerca de metade da variância
no autocontrole é explicada por fatores genéticos (por exemplo, Boisvert et al., 2013c ; Willems
et al., 2018a ; Yamagata et al., 2005) Para obter uma imagem mais clara dos dados pesquisados 
anteriormente sobre a influência genética no autocontrole, realizamos uma meta-análise
incluindo estudos de gêmeos que abordam a herdabilidade do autocontrole. Ao fazer isso,
pretendemos fornecer uma visão geral abrangente e quantitativa sobre a extensão em que os
fatores genéticos desempenham um papel na explicação das diferenças individuais no
autocontrole.
1 . Método
1.1 . Design duplo
O design clássico de gêmeos é construído com base na premissa de que diferenças na
semelhança entre gêmeos monozigóticos (compartilhando aproximadamente 100% de seu
DNA) e gêmeos dizigóticos (compartilhando 50% de seus genes segregantes em média) podem
ser usadas para analisar a variância de características fenotípicas em genética e componentes
ambientais. As influências genéticas estão implícitas se a correlação entre pares de gêmeos
monozigóticos (MZ) for maior do que a correlação entre pares de gêmeos dizigóticos (DZ).
Uma influência do ambiente comum - influências que são compartilhadas entre os membros
da família - está implícita quando a correlação de pares de gêmeos DZ é maior do que a
metade da correlação entre os pares de gêmeos MZ. Fatores ambientais únicos são específicos
de cada pessoa e não são compartilhados entre gêmeos.
Mais especificamente, as correlações de gêmeos podem ser potencialmente analisadas em
genética aditiva (A), genética não aditiva ou de dominância (D), ambiente comum (C) e
ambiente não compartilhado (E). Se as correlações MZ forem maiores do que as correlações
DZ, os efeitos A, C e E são esperados. Se as correlações MZ forem mais do que o dobro das
correlações DZ, efeitos genéticos não aditivos são esperados. No desenho de gêmeos clássico,
as influências genéticas não aditivas (D) e as influências ambientais compartilhadas (C) são
confundidas e não podem ser estimadas no mesmo modelo, e é comum que os autores
estimem uma ououtra com base nas correlações de gêmeos. Observe que essa distinção não
influencia os resultados apresentados em nosso estudo, já que falamos de influência genética
geral sem modelar especificamente a diferença entre influências genéticas aditivas ou não
aditivas.
Como qualquer modelo estatístico, o design clássico dos gêmeos é baseado em certas
suposições. Um pressuposto fundamental dos modelos de gêmeos é o do “ambiente igual”,
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/meta-analysis
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/heritability
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supondo que o ambiente de gêmeos monozigóticos não é mais semelhante do que o ambiente
de gêmeos dizigóticos. Os críticos dos modelos de gêmeos afirmam que a suposição de
ambiente igual não é válida, porque os gêmeos MZ recebem um tratamento mais semelhante e
que as estimativas de herdabilidade, portanto, não são confiáveis (por exemplo, Burt e Simons,
2014 ). No entanto, a evidência empírica (revisões sistemáticas, estudos de simulação e estudos
de gêmeos, por exemplo, com gêmeos com zigosidade classificada incorretamente) mostra que
essa suposição normalmente não é violada, com as estimativas de herdabilidade obtidas em
modelos de gêmeos sendo relativamente imparciais ( Barnes et al., 2014; Conley et al., 2013 ).
1.2 . Pesquisa de estudos
Os artigos foram recuperados de vários bancos de dados online por meio de uma pesquisa
bibliográfica computadorizada. Os bancos de dados incluíam PubMed (
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed ), PsycINFO (
http://www.apa.org/pubs/databases/psycinfo/index.aspx ) e Web of Science ( http :
//apps.webofknowledge.com ). Uma pesquisa bibliográfica foi realizada para estudos
publicados até 28 de março de 2018. Os seguintes termos de pesquisa (e suas variações) foram
usados: 1) gêmeo OU herdabilidade OU genética , bem como 2) autocontrole OU autorregulação OU
controle com esforço OUautodisciplina .
1.3 . Procedimento de seleção
Os estudos foram elegíveis para esta meta-análise quando os seguintes critérios foram
atendidos. Primeiro, o estudo teve que incluir correlações de gêmeos ou estimativas de
herdabilidade padronizadas. Essas informações são necessárias para extrair informações sobre
até que ponto as diferenças individuais no autocontrole são explicadas por fatores genéticos.
Em segundo lugar, o estudo teve que avaliar o autocontrole ou um conceito intimamente
relacionado ao autocontrole, como autorregulação, controle com esforço, autodisciplina ou
regulação da emoção ( Nigg, 2017 ). Terceiro, apenas artigos publicados originalmente em
inglês e que foram publicados em periódicos revisados por pares foram incluídos. Quarto,
excluímos artigos que avaliaram indivíduos com problemas psicológicos clínicos (por
exemplo, esquizofrenia e autismo), bem como artigos focados principalmente em distúrbios
fisiológicos clínicos (por exemplo, obesidade e diabetes).
A pesquisa inicial nos bancos de dados resultou em um total de 6.375 acessos exclusivos. Os
títulos e resumos desses acertos foram examinados de acordo com os critérios de inclusão,
resultando em 160 artigos que foram selecionados para leitura em profundidade. Também
inspecionamos possíveis publicações ausentes dos principais autores dos artigos
identificados, resultando na identificação de 11 publicações adicionais. Posteriormente, todos
os 171 artigos foram selecionados de acordo com os critérios de inclusão, resultando em 31
artigos a serem incluídos na presente meta-análise (ver Fig. 1 ).
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/heritability
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed
http://www.apa.org/pubs/databases/psycinfo/index.aspx
http://apps.webofknowledge.com/
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/meta-analysis
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/dementia-praecox
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Fig. 1 . Fluxograma PRISMA de estudos de gêmeos selecionados.
Os principais motivos de exclusão foram que os estudos mencionaram a herdabilidade do
autocontrole, mas não continham uma amostra de gêmeos (60%), ou não avaliaram
empiricamente o autocontrole (30%). Além disso, um número substancial de artigos excluídos
não forneceu correlações MZ / DZ ou outras medidas de herdabilidade necessárias para inferir
os efeitos genéticos e ambientais sobre o autocontrole (10%). As referências incluídas nesta
revisão sistemática são precedidas por * na lista de referências.
https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0149763418307905-gr1_lrg.jpg
https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0149763418307905-gr1.jpg
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1.4 . Codificando os estudos
Os dois primeiros autores codificaram todos os 31 artigos, recuperando informações
descritivas (autores, título do artigo, periódico, ano de publicação), informações da amostra
(país, coorte, tamanho da amostra, idade), informações metodológicas (medição do
autocontrole, informante do medida), e estimativas de herdabilidade (correlação MZ,
correlação DZ e estimativa de herdabilidade padronizada do modelo geral, se fornecido, e de
outra forma estimativas do modelo de melhor ajuste). Para cada correlação de gêmeos,
codificamos a idade (1 = primeira infância, 0–6 anos; 2 = meia-infância, 7–12 anos; 3 = adolescência,
13–18 anos; 4 = idade adulta, 18+ anos ) e informante ( 1 = relato dos pais, 2 = auto-relato, 3
=observação ). Alguns estudos forneceram correlações de gêmeos separadamente para meninos
e meninas. Esses estudos foram codificados de acordo (1 = meninas 2 = meninos ). Consulte a
Tabela 1 para uma visão geral e descrição de todos os papéis incluídos.
Tabela 1 . Visão geral dos estudos de herdabilidade incluídos .
EUA LTGBFB DD Cão 12 Tarefa de
laboratório
M 82 71 0,45 0,02 .30
(.15-.49)
F 87 49 38 .29
SO 83 0,34
14 Tarefa de
laboratório
M 63 50 0,82 0,14 .51
(.28-.71)
F 66 31 46 -1,4
SO 56 0,17
EUA AH SC Então
eu
15 Auto Tudo 245 .41
16 Auto 190 0,32
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Anok
hin
et al.
(2011)
Beav
er
(2008)
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EUA ECLS-K SC SoIssrs 4 Par /
Ensinar
Tudo 55 95 0,72 36 0,72
(0,58-
0,86)
6 Par /
Ensinar
46 0,23 0,46
(0,20-
0,73)
EUA AH SC Então
eu
15 Auto Tudo 289 452 , 64 0,32 , 64
16 Auto 0,53 0,27 0,53
EUA AH SC Então
eu
15 Auto Tudo 300 400 .41 12
16 Auto 0,32 12
EUA CNLSY SC BPI 9 Par Tudo 13 1664 , 94 0,49 0,90
(0,79-
1,00)
11 Par 0,82 0,56 .53
(.35-.71)
13 Par 0,88 0,53 0,71
(0,47-
0,94)
EUA AH SC Então
eu
15 Auto Tudo 307 477 0,45 0,24 0,42
(0,19-
0,52)
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Beav
er et
al.
(2008
a )
Beav
er et
al.
(2008
b ) *
Beav
er et
al.
(2009)
Beav
er et
al.
(2013)
Boisv
ert et
al.
(2012
a , b )
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16 Auto 0,35 0,14 .43
(.19-.52)
18,5 Auto 0,50 11 .43
(.18-.52)
EUA AH SC Então
eu
15 Auto Tudo 289 452 0,39 0,23 .30 (.04 -
.45)
16 Auto 44 0,16 0,40
(0,20-
0,49)
22 Auto 0,42 12 .35 (.15 -
.46)
29 Auto 0,39 20 0,37
(0,07
-,47)
EUA AH SC Então
eu
15 Auto M 155 124 0,33 .29 .09
(.00-.46)
F 149 118 0,49 30 .44
(.01-.63)
16 Auto M 0,53 0,23 .47
(.01-.59)F 0,50 0,15 0,47
(0,13-
0,59)
22 Auto M 43 0,18 .61
(.48-.78)
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Boisv
ert et
al.
(2013
a)
Boisv
ert et
al.
(2013
b)
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F 0,42 0,17 .39
(.00-.52)
EUA AH SC Então
eu
Auto Tudo 289 450 38 0,22 .38
(.13-.49)
EUA AH SC Então
eu
22 Auto Tudo 285 247 0,40 0,17 .37
(.04-.48)
M 144 131 .41 0,13 .38
(.00-.52)
F 145 116 0,35 0,18 .27
(.00-.47)
EUA ECLS-K SC SoIssrs 5,72 Par /
Ensinar
Tudo 59 121 0,73 0,56 .35
(.08-.62)
7,26 Par /
Ensinar
, 64 0,42 .44
(.01-.87)
9,27 Par /
Ensinar
0,56 0,32 0,49
(0,01 a
0,97)
11,26 Par /
Ensinar
, 67 0,34 .67
(.53-.81)
EUA WRRP CE BBR 6.09 Obs Tudo 105 154 0,51 30 .28
(-.06-.56)
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Bout
well
et al.
(2013)
Bout
well e
Boisv
ert
(2014)
Coyn
e e
Wrig
ht
(2014)
Deat
er-
Deck
ard et
al.
(2007)
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ISTO ESTÁ SC SoIA 16,3 Par / Self Tudo 281 493 0,59 .29 0,58
(0,47-
0,67)
EUA CLTS SRS Stroop;
sinal
de
parada
1,2 Obs Tudo 435 378 0,50 0,33 36
1,7 Obs 36 0,33 0,06
2 Obs 0,23 .29 .00
3 Obs 0,53 0,33 0,40
EUA BUTP IC Lab-
TAB
2.07 Obs Tudo 133 161 38 0,16 .38
(.06-.51)
Par 0,84 0,55 0,58
(0,39-
0,82)
EUA WSBR IC Lab-
TAB
3 Obs Tudo 173 338 0,49 0,33
CBQ Par 130 237 , 67 0,21
EUA BUTP IC Lab-
TAB
2.07 Obs Tudo 131 160 .41 0,15 0,39
(0,25-
0,51)
TBAQ-
R
Par 0,85 0,55 .67
(.51-.85)
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Fagn
ani et
al.
(2017)
Fried
man
et al.
(2011)
*
Gagn
e e
Saudi
no
(2010)
Gagn
e e
Hill
Gold
smit
h
(2011)
Gagn
e et
al.
(2011)
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EUA BUTP IC TBAQ-
R
2 Par Tudo 145 168 0,87 0,55 .61
(.78-.87)
Lab-
TAB
Obs 38 12 .38
(.14-.51)
TBAQ-
R
3 Par Tudo 0,73 0,42 .23
(.08-.45)
Lab-
TAB
Obs 0,26 0,35 .06
(.00-.25)
EUA WTP AC EATQ;
HBQ
13,6 Par / Self Tudo 188 258 0,59 0,15 0,73
M 0,57 0,17
F 0,61 0,13
EUA POR TBAQ 2,21 Par Tudo 89 95 0,81 0,33
CBQ 5,54 Par 55 64 0,53 0,24
CN CE EATQ-
R
13,74 Auto Tudo 585 44
Par 0,71
EUA CLTS EU
ESTOU
UPPS-P Auto Tudo 181 166 0,48 -.03
SC UPPS-P Self .47 0,13
PR GPS Auto 0,56 0,07
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Gagn
e e
Saudi
no
(2016)
Gagn
e et
al.
(2017)
Gold
smit
h et
al.
(1997)
Guo
et al.
(2011)
Gust
avson
et al.
(2014)
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VO VCI Self 0,39 0,10
AJA ACS Self 0,32 0,05
DE GTSIO SD TCI 33,3 Auto Tudo 146 90 0,59 0,16 .54
(.00-.15)
LoC GPIUS 33,3 Auto 0,37 0,26 .21
(.00-.50)
SR GPIUS 33,3 Auto .41 28 0,33
(.00-.54)
SR GPIUS 33,3 Auto 0,26 0,18 .21 (.00-
.41)
EUA WTP CE CBQ 7,58 Par M 214 198 0,71 -1,11 .00
F 0,65 0,27 .00
SO 151 , 04
CBQ 7,88 Par M , 67 , 03 .41
F 0,75 0,32
SO , 04
BRS Obs M 0,82 44 0,83
F 0,82 0,50
SO 0,52
CN BTS CE EATQ-
R
15,47 Auto M 279 97 0,58 38
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Hah
n et
al.
(2017)
Leme
ry-
Chalf
ant et
al.
(2008)
*
Li et
al.
(2014)
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 13/40
Par 30 0,45
Auto F 328 121 0,59 0,22
Par 43 0,25
EUA BUTP ER BSID
II
2,99 Obs 140 164 0,53 0,27 0,43
(0,16-
0,58)
NL NTR SC ASCS 7 Mot M 2050 2075 0,74 0,34 0,59
(0,21-
0,77)
F 2286 1906 0,70 0,32 0,51
(0,36 -
0,67)
SO 3871 31
Fa M 1453 1482 0,75 0,39 0,75
(0,68 -
0,82)
F 1671 1300 0,73 36 0,68
(0,54 -
0,82)
SO 2684 0,32
Ensinar M 881 887 0,61 0,32 0,56
(0,37 -
0,75)
F 992 802 , 63 0,17 0,29
(0,14 -
0,44)
SO 1631 0,27
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
Wang
e
Saudi
no
(2013)
Wille
ms et
al.
(2018
a)
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 14/40
10 Mot M 1636 1572 0,73 36 0,69
(0,49-
0,88)
F 1867 1463 0,71 0,32 0,48
(0,37 -
0,59)
SO 3182 0,32
Fa M 1150 1083 0,76 0,35 0,67
(0,52 -
0,82)
F 1299 987 0,70 0,40 0,70
(0,63 -
0,77)
SO 2161 31
Ensinar M 813 770 0,66 0,33 0,65
(0,55 -
0,75)
F 912 705 0,66 0,27 0,35
(0,10 -
0,59)
SO 1559 0,22
12 Mot M 1411 1337 0,75 0,34 0,57
(0,40 -
0,74)
F 1600 1274 0,73 0,37 0,74
(0,66 -
0,81)
SO 2676 0,32
Fa M 988 938 0,78 .41 0,78
(0,76 -
0,80)
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 15/40
F 1142 899 0,73 0,40 0,73
(0,71 -
0,74)
SO 1859 0,35
Ensinar M 633 608 , 67 0,35 0,69
(0,65 -
0,73)
F 798 560 , 63 31 0,39
(0,09 -
0,70)
SO 1135 0,27
Auto M 172 157 0,57 0,32 0,39
(0,23 -
0,54)
F 197 144 0,40 0,32 .26 (.04 -
.49)
SO 182 , 03
14 Auto M 739 670 44 0,19 0,38
(0,18 -
0,58)
F 1103 837 0,52 0,21 0,32
(0,06 -
0,58)
SO 1661 0,16
16 Auto M 565 461 0,45 0,23 0,40
(0,04 -
0,76)
F 868 666 44 0,15 0,20
(0,00 -
0,41)
SO 1223 20
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 16/40
Abreviaturas: Países: CN - China, DE - Alemanha, IT - Itália, JP - Japão, NL - Holanda, EUA - Estados
Unidos da América; Coortes:AH - Add Health, BPI - the Behavioral Problems Index, BUTP - Boston
University Twin Project, BTS - Beijing Twins Study, CNLSY - o Suplemento para Crianças e Jovens Adultos
do National Longitudinal Survey of Youth 1979, CLTS - Colorado Longitudinal Twin Study, ECLS -K -
Pesquisa Longitudinal na Primeira Infância, Classe de Jardim de Infância, GTSIO - Estudo Alemão de
Gêmeos sobre Internet e comportamento de jogos online, ITS - Italia Twin Register, KTP - Projeto Keio
Twin, LTGBFB - Estudo Longitudinal de Gêmeos da Genética da Função e Comportamento do Cérebro ,
NTR - The Netherlands Twin Register, WRRP - Western Reserve Reading Project, WSBR - Registros de
Nascimento do Estado de Wisconsin, WTP - Wisconsin Twin Project, UMTR - University of Minnesota
Twin Registry; Termo de autocontrole: AC - Controle atencional, ACT - Controle de ação, DD - Retardo de
desconto, EC - Controle de esforço, ER - Regulação da emoção, IC - Controle inibitório , IM - Impulsividade
, LC - Locus de controle , PR - procrastinação, PER - Persistência, SC - Autocontrole ; SR - Autorregulação,
SRS - Autocontenção, SD - Autodireção, TCI - Inventário de Temperamento e Caráter, Temp -
Temperamento, VO - Comportamento volitivo; A medida:ACS - Escala de Controle de Ação, ASCS - Escala
EUA AH SC Então
eu
15 Auto Tudo 289 452 44 0,34 0,40
16 Auto 0,18 0,07 0,25
JP KTP CE Escala
CE
24,15 Auto Tudo 152 73 0,45 0,21 0,49
ACC Escala
CE
Auto 38 0,17 0,39
ATC Escala
CE
Auto 0,42 20 0,45
IC Escala
CE
Auto 30 12 0,32
EUA UMTR TI ESI 29,4 Tudo 130 124 0,60 0,24 0,59
(0,46-
0,69)
Autor
(es)
País Coorte Termo
SC
A
medida
Era Informante Sexo Pares
MZ
Pares
DZ
rMZ rDZ A (IC
95%)Wrig
ht et
al.
(2008)
*
Yama
gata
et al.
(2005)
*
Yanc
ey et
al.
(2013)
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/attentional-control
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/inhibitory-control
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/impulsivity
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/locus-of-control
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 17/40
de Autocontrole ASEBA, BBR - Registros de Comportamento de Bayley, BRS - Escala de Classificação de
Bayley, CBQ - Questionário de Comportamento de Criança, BSID-II - Escalas de Bayley de
Desenvolvimento Infantil - Segunda Edição, DoG - Atraso de Procedimento de gratificação, EATQ (-R) -
Questionário de Temperamento do Adolescente (Revisado), Escala EC - Escala de Controle de Esforço, ESI -
Inventário de Espectro Externalizante, GPS - Escala Geral de Procrastinação, GPIUS - Uso Problemático
Generalizado da InternetScale, HBQ - the MacArthur Health and Behavior Questionnaire Lab-TAB -
Laboratory Temperament Assessment Battery, SoI - Sum of Items (Add Health), SoIA - Sum of Items Escalas
de Achenbach, SoIssrs - Sum of Items Social Skills Rating Scale, TBAQ (- R) - o Toddler Behavior
Assessment Questionnaire (Revisited), VCI - Volitional Components Inventory; Informante: fa - relato do
pai, mot - relato da mãe, par - relato dos pais, autorrelato, professor - relato do professor; Sexo : Todos -
Homens e Mulheres, F - Mulheres, M - Homens, OS - Sexo oposto. Parâmetros de herdabilidade: MZ -
monozigótico, DZ - dizigótico, A - genética aditiva, C - ambiente comum, E - ambiente único, D -
influências genéticas dominantes. Nota. Os artigos marcados com * não incluíam intervalos de confiança
no artigo.
1,5 . Análises
A meta-análise foi realizada no pacote Metafor em R versão 3.5.1 ( Viechtbauer, 2010 ; R Core
Team, 2013 ). Nosso conjunto de dados e scripts estatísticos podem ser acessados a partir dos
suplementos , oferecendo oportunidades para outros acadêmicos usarem, atualizarem ou
estenderem nossos dados para fins de pesquisas futuras. Muitos estudos relataram vários
tamanhos de efeito, por exemplo, relatando correlações de gêmeos para diferentes medidas de
autocontrole, para diferentes grupos de idade, separadamente para meninos e meninas, e
separadamente para relato dos pais e auto-relato. Além disso, vários estudos usaram dados da
mesma coorte, por exemplo, vários estudos usaram os dados AddHealth (
http://www.cpc.unc.edu/projects/addhealth) Como resultado, é provável que os tamanhos de
efeito da mesma amostra sejam mais semelhantes do que os tamanhos de efeito de estudos
diferentes, visto que fazem parte do mesmo processo de amostragem, grupo de estudo e
população de estudo. Metanálises anteriores incluíram apenas um tamanho de efeito de cada
estudo incluído para lidar com essa dependência ( Bartels, 2015 ; de Zeeuw et al., 2015 ). Mais
recentemente, as metanálises de vários níveis são sugeridas como mais preferíveis, porque
levam em consideração a dependência entre os estudos, incluindo todos os tamanhos de
efeito. Assim, aumenta o poder estatístico e fornece o máximo de informações de seus dados (
Assink e Wibbelink, 2016 ; Hendriks et al., 2018 ; Van den Noortgate et al., 2013)
Consequentemente, aplicamos uma metanálise de vários níveis para o presente estudo
levando em consideração a variância da amostra (nível 1), a variância entre os tamanhos de
efeito da mesma amostra (nível 2) e a variância entre os estudos (nível 3) ( Van den Noortgate et
al., 2013 ).
As análises foram realizadas em várias etapas. Primeiro, decidimos qual o tamanho do efeito a
meta-analisar. Os estudos incluídos fornecem diferentes parâmetros que permitem estimar a
herdabilidade do autocontrole, a saber (1) correlações MZ e DZ ou, (2) variância genética
padronizada (cf. a herdabilidade). Vários estudos apresentaram apenas seu modelo de melhor
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/internet-addiction
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/internet-addiction
http://www.cpc.unc.edu/projects/addhealth
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 18/40
ajuste (descartando parâmetros não significativos) e relataram apenas a decomposição da
variância com base neste modelo de melhor ajuste. Esta escolha e preferência de modelo é
sensível ao tamanho da amostra, portanto, possivelmente apresentando uma perspectiva
tendenciosa (muitas vezes uma superestimação) das influências genéticas no autocontrole (
Posthuma e Boomsma, 2000) Para o presente estudo, decidimos, portanto, meta-analisar as
correlações de gêmeos (correlação MZ e correlação DZ, respectivamente), em vez da variância
genética padronizada.
Em segundo lugar, ambas as correlações MZ ( ) e as correlações DZ ( ) foram
transformados em escores Z de Fisher ES ( ES e ES respectivamente). A ES 
pontuações é assumido para aproximar a normalidade, que é necessário para a determinação
exacta das estimativas do tamanho do efeito médios e para os ensaios imparciais de
significância estatística ( LIPSEY e Wilson, 2001 ). Posteriormente, nós meta-analisamos o ES 
 e o ES separadamente, resultando em um ES geral e um ES . A dependência
entre os tamanhos de efeito foi levada em consideração categorizando todos os tamanhos de
efeito com base na mesma amostra dentro do mesmo nível, em linha com a abordagem meta-
analítica multinível ( Assink e Wibbelink, 2016 ; Viechtbauer, 2010 ). Portanto, os tamanhos de
efeito com base na mesma amostra receberam o mesmo 'número de identificação', para levar
em consideração a dependência entre esses tamanhos de efeito, que foi usado na abordagem
multinível. Em seguida, os escores Z de Fisher, ES e ES foram transformados de volta
para as correlações MZ ( ) e correlações DZ ( ), para fins de interpretação ( Lipsey e Wilson,
2001 ) . Além disso, calculamos a herdabilidade do autocontrole aplicando a fórmula de
Falconer: , com sendo a correlação meta-analítica de autocontrole entre
gêmeos MZ e a correlação meta-analítica de autocontrole entre gêmeos DZ ( Falconer, 1960
). Terceiro, examinamos se o ES e ES foram potencialmente moderados por uma série
de fatores, como sexo, idade e informante.
2 . Resultados
2.1 . Descritivos
Um total de 31 artigos foram incluídos (consulte a Tabela 1 para uma visão geral). Dos 31
artigos, 17 artigos relataram amostras independentes. Vários artigos aplicaram dados do
projeto Add Health ( k = 9), do Boston University Twin Project ( k = 4) e do Colorado
Longitudinal Twin Project ( k = 2). A maioria dos estudos foi realizada nos Estados Unidos da
América ( k = 25 estudos com gêmeos). Os outros estudos ( k = 6) foram baseados em amostras
não americanas, com dois estudos da China (uma amostra populacional e o estudo Beijing
Twin), um estudo da Alemanha (German Twin Study on Internet and Online Game Behavior),
um estudo da Itália (Italia Twin Register), um estudo do Japão (Keio Twin Project) e um estudo
da Holanda (o Netherlands Twin Registry), respectivamente. O tamanho total da amostra,
contando apenas o tamanho da amostra de estudos independentes, foi de 15.892 indivíduos
MZ e 17.384 indivíduos DZ, com um tamanho total de amostra de 33.276.
Z Z mz Z dz, Z
Z
mz Z dz Z mz Z dz geral
Z mz Z dz,
1
Z mz Z dz
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 19/40
O primeiro artigo publicado foi em 1997 ( Goldsmith et al., 1997 ), enquanto a publicação mais
recente foi em 2018 ( Willems et al., 2018a ). Os artigos foram publicados em 20 periódicos
diferentes. A maioria dos estudos utilizou autorrelatos ( ES = 46) ou relatórios dos pais ( ES =
29), e alguns estudos incluíram observações ( ES = 17). No total, foram utilizadas 20 medidas
diferentes, como o Children's Behavior Questionnaire( Rothbart et al., 2001 ) e a escala ASEBA
Self-Control ( Willems et al., 2018a ). A menor amostra consistiu em 119 pares de gêmeos (
Goldsmith et al., 1997 ), enquanto a maior amostra consistiu em mais de 4000 pares de gêmeos
(Willems et al., 2018a ). As amostras cobriram uma ampla faixa etária, de 1,20 anos ( Friedman
et al., 2011 ) a 33,30 anos ( Hahn et al., 2017 ), com média de idade de 13,04 anos. A maioria dos
estudos relatou sobre crianças no meio da infância (7–12 anos, ES = 33) ou adolescência (13–18
anos, ES = 33), mas também houve estudos que investigaram especificamente a primeira
infância (0–6 anos, ES = 21) e idade adulta (> 19 anos, ES = 20).
Para o presente estudo, nós meta-analisamos as correlações de gêmeos (correlação MZ e
correlação DZ, respectivamente), ao invés da variância genética padronizada. Dos 31 estudos
incluídos, 11 estudos relataram correlações de gêmeos de modelos completos com correlações
separadamente para homens e mulheres, 14 estudos relataram correlações para modelos
completos que restringem as correlações a serem iguais para homens e mulheres, 4 estudos
relataram correlações para o modelo de melhor ajuste e para 2 estudos, não ficou claro se as
correlações foram baseadas em modelos completos ou de melhor ajuste.
2.2 . Herdabilidade de autocontrole
Os 31 estudos de gêmeos forneceram 108 correlações de gêmeos MZ e 104 correlações de DZ
(dois estudos incluíram apenas gêmeos MZ; Beaver, 2008 ; Guo et al., 2011 ). As correlações de
gêmeos MZ variaram entre 0,18 ( Wright et al., 2008 ) e 0,94 ( Beaver et al., 2013 ). As
correlações DZ variaram entre -.14 ( Anokhin et al., 2011 ) e .56 ( Coyne e Wright, 2014 ). Um
exame das estimativas de herdabilidade padronizadas mostrou que a herdabilidade variou de
0% ( Friedman et al., 2011 ; Gagne et al., 2011 ) a 90% ( Beaver et al., 2013 ).
Essa heterogeneidade nas estimativas de herdabilidade é provavelmente resultado do tamanho
da amostra dos estudos. Um gráfico de dispersão dos 31 estudos, incluindo a distribuição das
correlações MZ e DZ entre os tamanhos de amostra, respectivamente, mostrou que havia
menos variância entre os estudos com o aumento do tamanho da amostra (ver Fig. 2 ). Estudos
com um tamanho de amostra pequeno mostraram mais variação nas correlações MZ (com
correlações variando entre 0,28 a 0,94) do que estudos com tamanhos de amostra maiores (com
correlações variando entre 0,51 e 0,75). Um padrão semelhante foi encontrado para as
correlações DZ; estudos com um tamanho de amostra pequeno mostraram mais variância nas
correlações DZ (com correlações variando entre -.14 a .54) do que estudos com tamanhos de
amostra maiores (com correlações entre .31 e .40).
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/heritability
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Fig. 2 . Correlações MZ (à esquerda, rMZ) e correlações DZ (à direita, rDZ) por tamanho de
amostra.
2.3 . Estimativas meta-analíticas
A metanálise de todos os dados, aplicando a análise de vários níveis para levar em
consideração a dependência entre os tamanhos de efeito, resultou em uma correlação MZ
geral de 0,58 ( ES = , SE = 0,05, t = 13,27, p <0,001, IC 95% = [0,57, 0,77]) e uma correlação
DZ geral de 0,28 ( ES = , SE = 0,03, t = 9,48, p <0,001, IC 95% = [0,23, 0,34]). A aplicação da
fórmula de Falconer para calcular a herdabilidade com base nas correlações meta-analíticas
MZ e DZ resulta em uma herdabilidade geral de 60%. Em outras palavras, 60% das diferenças
individuais no autocontrole se deviam a diferenças genéticas entre as pessoas. A correlação
MZ foi duas vezes maior que a correlação DZ, indicando pouca ou nenhuma evidência de
efeitos ambientais compartilhados. Em vez disso, esses resultados sugerem que os efeitos
ambientais sobre o autocontrole, que explicam 40% da variância, são exclusivos dos
indivíduos. Isso está de acordo com as estimativas de variância padronizadas relatadas pelos
estudos, onde 76% dos estudos relataram nenhuma ou muito pouca influência do ambiente
compartilhado sobre a variância no autocontrole.
Em seguida, avaliamos se a magnitude da correlação MZ ou DZ foi moderada por variáveis do
estudo, como sexo, idade e informante (ver Tabela 2 ). Onze artigos testaram as diferenças de
herdabilidade no autocontrole entre homens e mulheres, mas nenhum encontrou diferenças
significativas entre os sexos. Isso é confirmado por nossas análises de moderador, onde o
gênero não moderou as correlações MZ ( F (1, 46) = 0,49, p = 0,49) nem as correlações DZ ( F (1,
46) = 0,02, p = 0,90). Isso indica que as correlações MZ e DZ são semelhantes para homens e
mulheres, indicando que não há diferenças na herdabilidade do autocontrole para homens e
mulheres. É importante notar que as análises de gêmeos examinam as diferenças na variância,
não as diferenças na média. Pode ser que machos e fêmeas difiram em seu desempenho
Zmz 0,67
Zdz 0,29
https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0149763418307905-gr2_lrg.jpg
https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0149763418307905-gr2.jpg
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 21/40
médio de autocontrole (ver por exemplo Duckworth et al., 2015 ), no entanto, as contribuições
relativas das influências genéticas e ambientais são iguais entre os gêneros.
Tabela 2 . Resultados para as análises de moderador univariadas.
Fêmea 0,65 [.47, .83] 0,57 0,25 [0,16, 0,32] 0,24
Masculino 0,69 [.51, .86] 0,60 0,25 [0,16, 0,33] 0,25
Primeira infancia 0,68 [0,56, 0,79] 0,59 0,37 [.29, .46] 36
Metade da infância 0,85 [0,74, 0,95] 0,69 36 [0,28, 0,44] 0,34
Adolescência 0,58 [0,48, 0,67] 0,52 0,23 [0,16, 0,31] 0,23
Idade adulta 0,51 [0,40, 0,62] .47 0,17 [.09, .25] 0,17
Relatório pai 0,91 [.83, .99] 0,72 36 [.29, .43] 0,35
Auto-relato 0,48 [.41, .55] 0,45 0,18 [0,11, 0,25] 0,18
Observação 0,57 [0,47, 0,67] 0,52 0,32 [0,24, 0,40] 31
Nota: ESz = pontuação Z de Fisher, MZ = gêmeos monozigóticos, DZ = gêmeos dizigóticos e IC = intervalo
de confiança.
Inicialmente, a idade moderou as correlações MZ e DZ, com correlações MZ e DZ mais altas
no meio da infância em comparação com as outras faixas etárias. O informante também
moderou significativamente as correlações de gêmeos, com correlações MZ significativamente
mais altas para relato dos pais em comparação com o auto-relato e observações. No entanto,
uma análise mais detalhada dos dados ilustrou que a idade e o informante não eram
independentes: na primeira e na segunda infância, a maioria das avaliações baseava-se em
relatos dos pais, enquanto as avaliações na adolescência e na idade adulta baseavam-se
principalmente em auto-relatos. Assim, aplicamos modelos de moderador múltiplo, incluindo
idade e informante, no mesmo modelo para levar essa dependência em consideração (ver
Tabela 3 ).
Tabela 3 . Resultados das análises de múltiplos moderadores.
MZ DZ
Moderador Categorias ES Z mz 95% CI rMZ ES Z dz 95% CI rDZ
Gênero
Era
Informante
Variáveis do moderador ES (SE)Z 95% CI t- Estatística p- valor
25/09/2020 A herdabilidade do autocontrole: uma meta-análise - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149763418307905 22/40
0,86 (0,06) [0,74, 0,99] 14,15 <0,01
.10 (.07) [-.04, .23] 1,50 0,14
-.05 (.09) [-.22, .13] -0,51 0,61
-.08 (.10) [-,28, 0,13] -0,81 0,42
−.34 (.08) [-.50, -.19] -4,40 <0,01
-.31 (.07) [-.44, -.18] -4,74 <0,01
0,40 (0,06) [0,29, 0,52] 6,89 <0,01
−.03 (.07) [-.16, .11] -0,40 0,69
-1,10 (0,08) [-.26, .05] -1,32 0,19
-1,17 (0,08) [-.33, -. 00] -2,04 0,05
-.09 (.06) [-.21, .02] -1,63 11
-.07 (.05) [-.16, .03] -1,39 0,17
Nota: ESz = pontuação Z de Fisher, MZ = gêmeos monozigóticos, DZ = gêmeos dizigóticos e IC = intervalo
de confiança, ref. = Categoria de referência é primeirainfância e relato dos pais.
Esta análise multivariada indicou que a idade não moderou significativamente a correlação
MZ ( F (3, 85) = 1,79, p = 0,15) nem a correlação DZ ( F (3, 81) = 1,70, p = 0,17). O informante
permaneceu um moderador significativo para as correlações MZ ( F (2, 85) = 17,00, p <0,001),
mas não para as correlações DZ ( F (2, 81) = 2,10, p = 0,13). Isso indica que as diferenças nas
correlações de gêmeos foram motivadas por diferenças nos informantes, ao invés de
diferenças na idade. Mais especificamente, as correlações MZ foram significativamente mais
altas quando avaliadas pelos relatórios dos pais do que pelos relatórios e / ou observações. As
correlações DZ foram semelhantes entre os informantes. As correlações MZ e DZ não
diferiram significativamente entre os autorrelatos e observações. Traduzindo isso para
estimativas de herdabilidade padronizadas usando a fórmula de Falconer, a herdabilidade do
autocontrole foi significativamente maior quando avaliada pelo relato dos pais (75%) em
comparação com o auto-relato (53%) ou observações (41%).
3 . Discussão
Na presente meta-análise , sintetizamos pesquisas sobre a herdabilidade do autocontrole a
partir de diferentes estudos de genética do comportamento. As análises incluíram correlações
monozigóticas e dizigóticas de gêmeos de 31 estudos com gêmeos, relatando um total de 108
Variáveis do moderador ES (SE)Z 95% CI t- Estatística p- valor
Correlações MZ
 Interceptar (ref.)
Slope Meio da infância
Slope Adolescence
Slope Adulto
Auto-relato de declive
Observação de declive
Correlações DZ
 Interceptar (ref.)
Slope Meio da infância
Slope Adolescence
Slope Adulto
Auto-relato de declive
Observação de declive
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/meta-analysis
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correlações, cobrindo uma faixa etária de 1,20 a 33,30 anos, com um tamanho de amostra total
de mais de 30.000 gêmeos individuais. Os resultados da meta-análise das correlações de
gêmeos indicam uma correlação geral de pares de gêmeos monozigóticos de 0,58 e uma
correlação de pares de gêmeos dizigóticos de 0,28, resultando em uma herdabilidade de 60%
para o autocontrole. Assim, 60% da variação no autocontrole é devido à variação genética entre
os indivíduos da população. No geral, isso indica que há de fato um efeito genético robusto no
autocontrole.
As análises do moderador revelaram que as correlações de gêmeos monozigóticos e
dizigóticos não diferiram para homens e mulheres, indicando que não há diferenças de
gênero na herdabilidade do autocontrole. Isso é consistente com pesquisas anteriores que
ilustram que as diferenças de gênero na herdabilidade para uma ampla gama de fenótipos
comportamentais, psiquiátricos e relacionados à saúde são raras ( Vink et al., 2012 ). No
presente estudo, a idade não moderou as estimativas de herdabilidade do autocontrole, e
encontramos influências do ambiente único em vez de influências do ambiente
compartilhado. A ausência de influências ambientais comuns pode ser específica para o
autocontrole. Isso está de acordo com características intimamente relacionadas ao
autocontrole, como o TDAHe persistência, onde a pesquisa não encontra influência do
ambiente compartilhado ao longo da vida ( Chang et al., 2013 ; Kan et al., 2014 ; Keller et al.,
2005 ). No entanto, a ausência do ambiente comum também pode ser resultado de efeitos
confusos do informante. A maioria dos estudos na infância são limitados a relatos dos pais, e
mais pesquisas, incluindo informantes múltiplos (ou seja, relato dos pais, auto e professor) na
mesma idade são necessárias para destilar se a ausência de C é específica para o autocontrole
ou o resultado de efeitos repórter ( Bartels et al., 2007 ; Wesseldijk et al., 2017 ).
A herdabilidade do autocontrole implica que as diferenças individuais entre as pessoas em seu
desempenho de autocontrole são parcialmente explicadas por diferenças genéticas entre esses
indivíduos. Isso significa que um indivíduo com predisposição para baixo autocontrole pode
lutar com a regulação de pensamentos, comportamentos e impulsos, enquanto um indivíduo
com uma predisposição genética para alto autocontrole pode se destacar em lidar com
desafios de autocontrole, embora ambos os indivíduos estão expostos ao mesmo ambiente.
Essas descobertas implicam que o ambiente - colegas, pais, professores - deve levar em
consideração tais diferenças individuais inatas nas capacidades de autocontrole das pessoas (
Pandey et al., 2018 ).
Enquanto alguns pesquisadores defenderam a proibição de estudos com gêmeos (por
exemplo, Burt e Simons, 2014 ), o presente estudo ressalta a importância de uma abordagem
multidisciplinar, incluindo uma perspectiva genética, para compreender de forma abrangente
a etiologia do autocontrole. Em contraste com o artigo de Burt e Simons (2014) , uma linha de
trabalho crescente enfatiza a importância da sensibilidade genética no desenvolvimento do
autocontrole ( Beaver et al., 2013 ; Bolger et al., 2018 ), abraçando modelos de gêmeos como
modelos complementares ( Barnes et al., 2014) Com a presente meta-análise, demonstramos o
potencial dos estudos com gêmeos e uma perspectiva genética para estimular pesquisas
futuras sobre a etiologia do autocontrole. Incorporar uma perspectiva genética, além de uma
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/attention-deficit-hyperactivity-disorder
https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/genetic-predisposition
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perspectiva ambiental, abre caminho para uma melhor compreensão das causas e
consequências do autocontrole e oferece novas oportunidades para melhorar os esforços de
prevenção e intervenção de autocontrole ( Boisvert et al., 2012a , b ; Finkenauer et al., 2018 ;
Harold et al., 2017 ).
3.1 . Estudos futuros
Embora o estudo atual forneça evidências de uma influência robusta de fatores genéticos, ele
não fornece informações específicas sobre quais conjuntos de genes explicam as diferenças
individuais no autocontrole. Trabalhos futuros podem empregar Genome Wide Association
Studies (GWAS) a fim de desvendar os genes específicos que estão ligados ao autocontrole.
Considerando a grande variedade de grupos de pesquisa que avaliam o autocontrole e a
crescente coleção mundial de DNA, a aplicação de um GWAS é viável.
As correlações de gêmeos monozigóticos são duas vezes maiores que as correlações de gêmeos
dizigóticos, sugerindo evidências para um papel do ambiente único e pouca influência do
ambiente compartilhado. A ausência de influências ambientais compartilhadas não significa
que os pais não desempenhem um papel no desenvolvimento do autocontrole de seus filhos (
Ayoub et al., 2018 ; Engelhardt et al., 2018 ). Em vez disso, implica que os fatores ambientais
que tornam os indivíduos diferentes desempenham um papel mais importante, como as
percepções individuais da paternidade que tornam os gêmeos diferentes, embora tenham sido
criados na mesma família ( Cecil et al., 2012 ; Hannigan et al., 2016) No entanto, mais
pesquisas são necessárias para destilar especificamente quais efeitos ambientais únicos criam
diferenças individuais em crianças que crescem na mesma família ( Plomin e Daniels, 2011 ).
Influências genéticas e ambientais não são mutuamente exclusivas ou aditivas per se, e
pesquisas futuras são recomendadas para investigar como as correlações gene-ambiente (rGE)
e interação gene-ambiente (G x E) influenciam as diferenças individuais no autocontrole (
Krueger et al. , 2008 ; Plomin et al., 1977 ; Sauce and Matzel, 2018 ). Alguns trabalhos recentes
sugerem a presença de rGE passiva, onde os pais criam um ambiente doméstico que é
influenciado por seu próprio autocontrole que, por suavez, se correlaciona com a
(predisposição genética de) autocontrole de seus filhos (Bolger, Meldrum, Barnes ., 2018;
Bridgett et al., 2015) Além disso, estudos de adoção sugerem evidências de rGE evocativa, em
que crianças com problemas de regulação herdados evocam mais aspereza dos pais ( Fearon et
al., 2015 ; Harold et al., 2017 ; Klahr et al., 2017 ).
Diferente de rGE, G x E implica que os genótipos variam em sua sensibilidade ao ambiente.
Em estudos com gêmeos, as influências genotípicas são estimadas condicionadas à exposição
ambiental: quando não há interação, a influência de fatores genéticos não deve ser diferente
nas diferentes exposições ambientais. Por exemplo, um trabalho recente mostra que a
herdabilidade do TDAH era a mesma em todos os estratos socioeconômicos, indicando uma
ausência de G x E, mas mais pesquisas são necessárias para replicar esses resultados ( Gould et
al., 2018 ). Em um nível molecular, as tentativas de desvendar os efeitos G x E dizem respeito
principalmente a estudos de genes candidatos, mas a confiabilidade de tais métodos é
fortemente debatida ( Dick et al., 2015) No entanto, técnicas metodológicas desenvolvidas
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/genome-wide-association-study
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recentemente para levar em consideração fatores ambientais e genéticos (por exemplo, SEM
genômico ou G x E com pontuações de risco poligênico, Grotzinger et al., 2018 ; Peyrot et al.,
2014 ), fornecem caminhos interessantes para pesquisas futuras na interação gene-ambiente.
A idade dos participantes nos estudos de gêmeos incluídos variou entre 1,2 e 33 anos, com a
maioria dos estudos relatando a meia infância (7–12 anos) ou adolescência (13–18 anos).
Estender essa linha de trabalho até a idade adulta média e tardia é uma questão importante
para trabalhos futuros. Em primeiro lugar, a pesquisa genética mostra que as estimativas de
herdabilidade para características intimamente relacionadas ao autocontrole (ou seja, TDAH e
regulação emocional) diminuem ao longo da vida adulta ( Kan et al., 2014 ; Nivard et al., 2015)
Trabalhos futuros podem explorar se uma tendência semelhante aparece ao investigar a
herdabilidade do autocontrole ao longo da vida. Em segundo lugar, um trabalho recente nas
ciências sociais ilustra como os eventos da vida mais típicos da idade adulta, como casamento,
filhos e perda de um ente querido, explicam as diferenças individuais no autocontrole (
Bleidorn, 2015 ; Pronk et al., 2019 ). Para expandir nosso conhecimento sobre a etiologia do
autocontrole, aplicando modelos clássicos de gêmeos e modelos de interação gene-ambiente
na idade adulta, seria de particular interesse para obter os insights necessários nos
mecanismos subjacentes que explicam as diferenças individuais no autocontrole ao longo da
vida.
3.2 . Limitações
Existem várias limitações deste estudo que devem ser observadas. Em primeiro lugar, uma
estimativa de herdabilidade depende da amostra incluída, pois é baseada na variância dessa
população específica ( Boomsma et al., 2002) Considerando que a maioria dos estudos
incluídos foi conduzida nos Estados Unidos relatando amostras não clínicas, devemos ser
cautelosos ao generalizar nossos achados para outras populações. Mais trabalho precisa ser
feito para estabelecer estimativas de herdabilidade em populações mais diversas. Em segundo
lugar, uma grande variedade de medidas foi usada para avaliar o autocontrole, e seria
interessante avaliar a herdabilidade separadamente para cada medida. No entanto, o número
de estudos usando a mesma medida foi baixo. Considerando que as estimativas dos
parâmetros são pobres quando o número de estudos é inferior a cinco, não podemos avaliar a
influência de medidas específicas na herdabilidade do autocontrole. Duckworth e Kern
(2011)analisaram as correlações fenotípicas entre diferentes medidas de autocontrole,
indicando que o autocontrole é um construto coerente, mas multidimensional. Para pesquisas
futuras, seria interessante investigar as correlações genéticas entre essas medidas, permitindo
examinar até que ponto todas essas medidas tocam no mesmo construto subjacente.
Terceiro, nem todos os estudos relataram correlações gêmeas do modelo completo,
possivelmente gerando viés nas estimativas gerais de herdabilidade. No entanto, assumimos
que esse viés é pequeno porque apenas alguns estudos relataram correlações com base em
modelos de melhor ajuste. Quarto, não modelar interação gene por ambiente (G x E) pode
influenciar as estimativas de herdabilidade dos estudos de gêmeos incluídos ( Purcell, 2002)
Mais especificamente, uma interação entre A e C resultaria em um viés para cima de A,
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enquanto uma interação entre A e E resultaria em um viés para cima de E. No entanto, apesar
do crescente interesse em fatores genéticos que explicam o autocontrole, há pouco trabalho
até agora investigando a contribuição de G x E para o autocontrole usando projetos gêmeos.
Mais trabalho de modelagem G x E precisa ser feito a fim de obter insights se tais mecanismos
explicam as diferenças individuais no autocontrole e se eles influenciam suas estimativas de
herdabilidade.
3.3 . Observação final
O estudo atual sugere que os genes contribuem significativamente para as diferenças
individuais no autocontrole: a herdabilidade do autocontrole é de 60%. Esse achado fornece
evidências adicionais para a importância de considerar as influências genéticas ao se tentar
entender os mecanismos subjacentes que contribuem para o desenvolvimento do
autocontrole ao longo da vida.
Conflito de interesses
YE Willems, N. Boesen, J. Li, C. Finkenauer e M. Bartels declaram não ter conflito de
interesses.
Reconhecimentos
Y. Willems é apoiado pelo NWO (Research Talent, 406-15-132 ) e pelo Amsterdam Public
Health Research Institute Travel Grant . M. Bartels e C. Finkenauer são apoiados pelo Sétimo
Programa-Quadro da União Europeia (FP7 / 2007-2013, Concessão nº 602768 ). M. Bartels é
apoiado por uma bolsa consolidadora ERC (WELL-BEING 771057 ).
Apêndice A . Dados suplementares
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Autocontrole da herdabilidade da meta-análise multinível do script: 20190130_meta_SC_heritability_script
Dados para o autocontrole de herdabilidade de meta-análise multinível: 20190130_meta_SC_heritability_data
Conjunto de Dados
20190130_meta_SC_heritability_data.xlsx
20190130_meta_SC_heritability_script.R
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Sobre dados de pesquisa
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