Predicting borderline personality disorder symptoms in adolescents from childhood physical and relational aggression, depression, and attention-deficit/hyperactivity disorder
Notice bibliographique
Résumé
Developmental cascade models linking childhood physical and relational aggression with symptoms of depression and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD; assessed at ages 10, 11, 12, 13, and 14) to borderline personality disorder (BPD) features (assessed at age 14) were examined in a community sample of 484 youth. Results indicated that, when controlling for within-time covariance and across-time stability in the examination of cross-lagged relations among study variables, BPD features at age 14 were predicted by childhood relational aggression and symptoms of depression for boys, and physical and relational aggression, symptoms of depression, and symptoms of ADHD for girls. Moreover, for boys BPD features were predicted from age 10 ADHD through age 12 depression, whereas for girls the pathway to elevated BPD features at age 14 was from depression at age 10 through physical aggression symptoms at age 12. Controlling for earlier associations among variables, we found that for girls the strongest predictor of BPD features at age 14 was physical aggression, whereas for boys all the risk indicators shared a similar predictive impact. This study adds to the growing literature showing that physical and relational aggression ought to be considered when examining early precursors of BPD features.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».