Two‐year predictive validity of conduct disorder subtypes in early adolescence: a latent class analysis of a Canadian longitudinal sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigating the latent structure of conduct disorder (CD) can help clarify how symptoms related to aggression, property destruction, theft, and serious violations of rules cluster in individuals with this disorder. Discovering homogeneous subtypes can be useful for etiologic, treatment, and prevention purposes depending on the qualitative or quantitative nature of the symptomatology. The aim of the present study is twofold: identify subtypes of CD in young adolescents based on latent class analysis (LCA) and investigate the two-year predictive validity of CD subtypes on deviant and criminal lifestyles. METHODS: Adolescent-reported CD symptoms were collected using the National Longitudinal Survey of Children and Youth. Three cohorts of 12-13-year-olds were assessed during 1994-1995, 1996-1997, and 1998-1999 (N = 4,125). RESULTS: Latent class analyses yielded 4 distinct subtypes: No CD (82.4%); Non-Aggressive CD ('NACD', 13.9%); Physically Aggressive CD ('PACD', 2.3%); and Severe-Mixed CD ('SMCD', 1.4%). Predictive validity at age 14-15 was non-specific, although the SMCD type had, by far, the highest odds of deviant and criminal lifestyle outcomes in comparison to youth with PACD or NACD. NACD and PACD had similar odds of deviant outcomes, even if most NACD youth were subthreshold CD (fewer than three symptoms). CONCLUSION: In early adolescence, CD is qualitatively and quantitatively heterogeneous, suggesting multiple developmental pathways. However, they appear to predict similarly violent and non-violent outcomes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».