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Enregistrement W2130822205 · doi:10.1002/ajmg.c.31442

The developmental trajectory of disruptive behavior in Down syndrome, fragile X syndrome, Prader–Willi syndrome and Williams syndrome

2015· article· en· W2130822205 sur OpenAlexaff
Lauren Rice, Kylie M. Gray, Patricia Howlin, John Taffe, Bruce J. Tonge, Stewart Einfeld

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part C Seminars in Medical Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueWilliams Syndrome Research
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragile X syndromeWilliams syndromeDown syndromePsychologyMedicinePsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the developmental trajectories of verbal aggression, physical aggression, and temper tantrums in four genetic syndrome groups. Participants were part of the Australian Child to Adult Development Study (ACAD), which collected information from a cohort of individuals with an intellectual disability at five time points over 18 years. Data were examined from a total of 248 people with one of the four following syndromes: Down syndrome, Fragile X syndrome, Prader-Willi syndrome, or Williams syndrome. Changes in behaviors were measured using validated items from the Developmental Behavior Checklist (DBC). The results indicate that, while verbal aggression shows no evidence of diminishing with age, physical aggression, and temper tantrums decline with age before 19 years for people with Down syndrome, Fragile X syndrome, and William syndrome; and after 19 years for people with Prader-Willi syndrome. These findings offer a somewhat more optimistic outlook for people with an intellectual disability than has previously been suggested. Research is needed to investigate the mechanisms predisposing people with PWS to persistence of temper tantrums and physical aggression into adulthood.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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