Do Psychopathic Traits Assessed in Mid-Adolescence Predict Mental Health, Psychosocial, and Antisocial, Including Criminal Outcomes, over the Subsequent 5 Years?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether psychopathic traits assessed in mid-adolescence predicted mental health, psychosocial, and antisocial (including criminal) outcomes 5 years later and would thereby provide advantages over diagnosing conduct disorder (CD). METHOD: Eighty-six women and 61 men were assessed in mid-adolescence when they first contacted a clinic for substance misuse and were reassessed 5 years later. Assessments in adolescence include the Psychopathy Checklist-Youth Version (PCL-YV), and depending on their age, either the Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia for School-Aged Children or the Structured Clinical Interview for the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition (SCID). Assessments in early adulthood included the SCID, self-reports of psychosocial functioning, aggressive behaviour, and criminality and official criminal records. RESULTS: The antisocial facet score positively predicted the number of anxiety symptoms and likelihood of receiving treatment for substance use disorders (SUDs). Lifestyle and antisocial facet scores negatively predicted Global Assessment of Functioning scores. By contrast, the interpersonal score and male sex independently and positively predicted the number of months worked or studied, as did the interaction of Lifestyle × Sex indicating that among men, but not women, an increase in lifestyle facet score was associated with less time worked or studied. Interpersonal and antisocial scores positively predicted school drop-out. Antisocial facet scores predicted the number of symptoms of antisocial personality disorder, alcohol and SUDs, and violent and nonviolent criminality but much more strongly among males than females. Predictions from numbers of CD symptoms were similar. CONCLUSIONS: Psychopathic traits among adolescents who misuse substances predict an array of outcomes over the subsequent 5 years. Information on the levels of these traits may be useful for planning treatment.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».