The neurocognition of conduct disorder behaviors: specificity to physical aggression and theft after controlling for ADHD symptoms
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that among the different conduct disorder (CD) behaviors, physical aggression, but not theft, links to low neurocognitive abilities. Specifically, physical aggression has consistently been found to be negatively related to neurocognitive abilities, whereas theft has been shown to be either positively or not related to neurocognition. The specificity of these links needs further examination because attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) links to both physical aggression and neurocognitive variation. The development of self-reported physical aggression and theft, from age 11 to 17 years, was studied in a prospective at-risk male cohort via a dual process latent growth curve model. Seven neurocognitive tests at age 20 were regressed on the growth parameters of physical aggression and theft. The links between neurocognition and the growth parameters of physical aggression and theft were adjusted for ADHD symptoms at ages 11 and 15 (parent, child and teacher reports). Results indicated that verbal abilities were negatively related to physical aggression while they were positively associated with theft. However, inductive reasoning was negatively associated with increases in theft across adolescence. Symptoms of ADHD accounted for part of the neurocognitive test links with physical aggression but did not account for the associations with theft. These differences emphasize the importance of examining specific CD behaviors to better understand their neurodevelopmental mechanisms. They also suggest that youth who engage in different levels of physical aggression or theft behaviors may require different preventive and corrective interventions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».