Depression and anxiety symptoms: onset, developmental course and risk factors during early childhood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depressive and anxiety disorders are among the top ten leading causes of disabilities. We know little, however, about the onset, developmental course and early risk factors for depressive and anxiety symptoms (DAS). OBJECTIVE: Model the developmental trajectories of DAS during early childhood and to identify risk factors for atypically high DAS. METHOD: Group-based developmental trajectories of DAS conditional on risk factors were estimated from annual maternal ratings (1(1/2) to 5 years) in a large population sample (n = 1759). RESULTS: DAS increased substantially in two of the three distinct trajectory groups identified: High-Rising (14.7%); Moderate-Rising (55.4%); and Low (29.9%). Two factors distinguished the High-Rising group from the other two: Difficult temperament at 5 months (High-Rising vs Moderate-Rising: OR = 1.32; 95% CI = 1.13-1.55; High-Rising vs Low: OR = 1.31, CI = 1.12-1.54) and maternal lifetime major depression (High-Rising vs Moderate-Rising: OR = 1.10; CI = 1.01-1.20; High-Rising vs Low: OR = 1.19; CI = 1.08-1.31). Two factors distinguished the High-Rising group from the Low group: High family dysfunction (OR = 1.24; CI = 1.03-1.5) and Low parental self-efficacy (OR = .71; CI = .54-.94). CONCLUSIONS: DAS tend to increase in frequency over the first 5 years of life. Atypically high level can be predicted from mother and child characteristics present before 6 months of age. Preventive interventions should be experimented with at risk infants and parents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».