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Enregistrement W2064796797 · doi:10.1016/j.adolescence.2012.09.001

Effects of functional impairment on internalizing symptom trajectories in adolescence: A longitudinal, growth curve modelling study

2012· article· en· W2064796797 sur OpenAlexafffund
Kristin Cleverley, Kathryn Bennett, Eric Duku

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of CanadaInstitut pour la Recherche en Santé PubliqueFrancis Crick Institute
Mots-clésFunctional impairmentPsychologyPsychosocialClinical psychologyDevelopmental psychologyLongitudinal studyAssociation (psychology)NosologyPsychiatryMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the fact that psychosocial and functional impairment has long been acknowledged as an important aspect of psychiatric diagnosis and treatment, relatively little is known about the longitudinal relationship between psychiatric symptoms and functional impairment. This is particularly true in childhood and adolescence. Understanding how symptoms relate to functional impairment is of great importance to clinicians and researchers as it is essential to nosology, treatment, and prognosis. This study sought to understand the developmental relationship between internalizing symptoms, functional impairment and gender in a sample of youth aged 10-15 using growth curve methods. Key findings indicate that the presence of functional impairment was associated with increased baseline internalizing symptoms scores but had no effect on the slope of internalizing symptoms trajectories during adolescence. The study highlights that the association between internalizing symptoms and functional impairment appears to be constant, linear and does not vary by gender.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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