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Enregistrement W1974909820 · doi:10.1076/chin.6.2.129.7057

Subtypes of Psychopathology in Children Referred for Neuropsychological Assessment

2000· article· en· W1974909820 sur OpenAlexaff
Cory D. Saunders, Elizabeth J. Hall, Joseph E. Casey, John D. Strang

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensWindsor Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyPsychologyNeuropsychologyCognitionTypologyCluster (spacecraft)Clinical psychologyNeuropsychological assessmentCognitive deficitAttention deficit hyperactivity disorderDevelopmental psychologyPsychiatryCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The validity of a Personality Inventory for Children-Revised edition (PIC-R) typology was examined in a sample of 323 children aged 6-16 years. These children had been referred to a children's mental health centre for neuropsychological assessment. In study 1, K-means cluster analysis (k = 12) was applied to the PIC clinical scales in an attempt to replicate the 12 clusters identified by Gdowski, Lachar, and Kline (1985). Partial cluster replication was achieved. Examination of the obtained clusters revealed significant overlap, suggesting that fewer clusters would represent an optimal solution. In study 2, a two-stage cluster analysis yielded a seven-cluster solution consistent with several key forms of psychopathology previously reported in the literature using specific neuropsychological populations. Identified subtypes included profiles characterized as: normal, cognitive deficit, cognitive deficit with internalized psychopathology, cognitive deficit with social impairment, cognitive deficit with hyperactivity, cognitive deficit with both internalized and externalized psychopathology, and combined internalized and externalized psychopathology without a cognitive deficit component.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,349
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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