Predictors (0–10 months) of psychopathology at age 1½ years – a general population study in The Copenhagen Child Cohort CCC 2000*
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological studies of mental health problems in the first years of life are few. This study aims to investigate infancy predictors of psychopathology in the second year of life. METHODS: A random general population sample of 210 children from the Copenhagen Child Birth Cohort CCC 2000 was investigated by data from National Danish registers and data collected prospectively from birth in a general child health surveillance programme. Mental health outcome at 1(1/2) years was assessed by clinical and standardised measures including the Child Behavior Check List 1(1/2)-5 (CBCL 1(1/2)-5), Infant Toddler Symptom Check List (ITSCL), Checklist for Autism in Toddlers (CHAT), Bayley Scales of Infant Development (BSID II), Mannheim Eltern Interview (MEI), Parent Child Early Relational Assessment (PC ERA) and Parent Infant Relationship Global Assessment Scale (PIR-GAS), and disordered children were diagnosed according to the International Classification of Diseases (ICD-10) and Diagnostic Classification Zero to Three (DC: 0-3). RESULTS: Deviant language development in the first 10 months of life predicted the child having any disorder at 1(1/2) years, OR 3.3 (1.4-8.0). Neuro-developmental disorders were predicted by deviant neuro-cognitive functioning, OR 6.8 (2.2-21.4), deviant language development, OR 5.9 (1.9-18.7) and impaired social interaction and communication, OR 3.8 (1.3-11.4). Unwanted pregnancy and parents' negative expectations of the child recorded in the first months of the child's life were significant predictors of relationship disturbances at 1(1/2) years. CONCLUSIONS: Predictors of neuro-developmental disorders and parent-child relationship disturbances can be identified in the first 10 months of life in children from the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».